数据清洗- Fuzzywuzzy和主成分分析

1247-钟同学

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Fuzzywuzzy -Levenshtein distance 模糊查询与替换
Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大。

 from fuzzywuzzy import fuzz
 from fuzzywuzzy import process
 fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
 fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
 fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")

https://www.jianshu.com/p/ed22a82b45d1

主成分分析PCA (https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779)
在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论。
因此需要找到一种合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损失,以达到对所收集数据进行全面分析的目的。由于各变量之间存在一定的相关关系,因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量,使这些新变量是两两不相关的,那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维算法

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。

PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推,可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴,我们发现,大部分方差都包含在前面k个坐标轴中,后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是,我们可以忽略余下的坐标轴,只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上,这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,实现对数据特征的降维处理。

未经允许不得转载:作者:1247-钟同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《数据清洗- Fuzzywuzzy和主成分分析》 发布于2020-11-09

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