主成分分析(PCA)原理及推导
原文：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后 ...
原文：统计知识选讲（二）——主成分分析（PCA）的推导和应用
数学推导 根据上讲的思想，我们可以用下图来进行数学上的推导. PCA的步骤 对原始数据进行标准化处理：对该指标变量进行标准化， 计算相关系数矩阵 协方差矩阵 计算相关系数矩阵的特征值和特征向量，得到新的指标标量。 计算特征值的信息贡献率和累积贡献率，按一定规则选择主成分 以主成分的贡献率为权重，构建主成分综合评价模型，计算综合评价值和排名 应用实例 我国各地区普通高等教育发展综合评价 案例背景不 ...
2013-07-28 23:11 0 3837 推荐指数：
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【降维】主成分分析PCA推导
本博客根据 百面机器学习,算法工程师带你去面试 一书总结归纳,公式都是出自该书. 本博客仅为个人总结学习,非商业用途,侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 目录： PCA最大方差理论 PCA最小平方误差理论 在机器学习中， 数据通 ...
PCA主成分分析算法的数学原理推导
PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理 ...
PCA——主成分分析
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 ...
主成分分析（PCA）
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 ...
主成分分析 —PCA
一.定义 主成分分析（principal components analysis)是一种无监督的降维算法，一般在应用其他算法前使用，广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构，提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA
主成分分析-PCA 1. 数据的降维 高维数据 除了图片、文本数据，我们在实际工作中也会面临更多高维的数据。比如在评分卡模型构建过程中，我们通常会试着衍生出很多的特征，最后就得到上千维、甚至上万维特征; 在广告点击率预测应用中，拥有几个 亿特征也是常见的事情; 在脑科学 ...