下面的代碼導入MNIST數據集並訓練堆疊降噪自動編碼器,以破壞,編碼然後解碼數據。基本上我想用它作爲非線性尺寸縮減技術。如何訪問模型編碼的較低維特徵,以便將這些特徵放入聚類模型中?理想情況下,我會期望較低的維度特徵是循環或直線(顯然這實際上並非如此)。 import numpy as np
import os
import sys
import tensorflow as tf
fro
最近我正在研究Dimension Reduction方法,我發現python包「sklearn.feature_selection」看起來很有用,但問題在於SelectPercentile.fit方法沒有解釋它如何計算得分函數。 link 有誰知道它是如何工作的?先謝謝了。例如,如果我爲「SelectPercentile」選擇「SelectFdr」,並且SelectFdr方法的標準取決於每個要素的