数据集中含有太多特征时，需要简化数据。降维不是删除部分特征，而是将高维数据集映射到低维数据集，映射后的数据集更简洁，方便找出对结果贡献最大的部分特征。 简化数据的原因： 1、使得数据集更易使用 2、降低很多算法的计算开销 3、去除噪声 4、使得结果易懂 PCA：principal ...

要理解什么是降维，书上给出了一个很好但是有点抽象的例子。 说，看电视的时候屏幕上有成百上千万的像素点，那么其实每个画面都是一个上千万维度的数据；但是我们在观看的时候大脑自动把电视里面的场景放在我们所能理解的三维空间来理解，这个很自然的过程其实就是一个 降维 ...

　　PCA要做的事降噪和去冗余，其本质就是对角化协方差矩阵。 一.预备知识 　　1.1 协方差分析 　　对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个 ...

Principal Component Analysis 算法优缺点： 优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息 适用数据类型：数值型数据 算法思想： 降维的好处： 使得数据集更易使用 降低 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。PCA的计算 ...

使用PCA方法对高维的鸢尾花数据(4维3类样本)进行降维分类，部分鸢尾花数据集如下： View Code 结果如下： ...

降维目的：样本数据为高维数据时，对数据进行降维操作，避免模型出现过拟合。 1.过拟合含义：训练集误差小，验证集误差大。 过拟合三种解决方案：1）增加数据集；2）正则化； 3）降维。 2.高维灾难： 具有高维度特征的数据易导致高维灾难。 高维灾难的几何角度解释： 高维灾难含义：高维 ...

Python split()方法 在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间 话不多说，直接上代码 语法 参数 str -- 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t ...