以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会。 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低 ...
以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会。 主成分分析 PCA 是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们 ...
2013-03-20 12:20 4 26134 推荐指数:
以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会。 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低 ...
PCA(Principal Components Analysis),它是一种“投影(projection)技巧”,就是把高维空间上的数据映射到低维空间。比如三维空间的一个球,往坐标轴方向投影,变成了一个圆。球是3维的,圆是2维的。在球变成圆的这个投影过程中,丢失了原来物体(球)的一部分“性质 ...
一、理论概述 1)问题引出 先看如下几张图: 从上述图中可以看出,如果将3个图的数据点投影到x1轴上,图1的数据离散度最高,图3其次,图2最小。数据离散性越大,代表数据在所投影的维度上具 ...
有一个方法可以将它降到一维,二维或者人类的三维?确实有这种方法。 主成分分析(PCA)就是专门解决这个问 ...
这篇文章很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化???(这个一直不明白) ...
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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析是一个简单的机器学习算法,利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为由少量线性无关比变量表示的数据,实现降维的同时尽量减少精度的损失,线性无关的变量称为主成分。大致流程如下: 首先对给定数据集(数据是向量 ...
基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法,它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分 ...