主成分分析法PCA（无监督学习）
1、PCA是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。 减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量 ...
原文：主成分分析（principal components analysis, PCA）——无监督学习
降维的两种方式: 特征选择 feature selection ，通过变量选择来缩减维数。 特征提取 feature extraction ,通过线性或非线性变换 投影 来生成缩减集 复合变量 。 主成分分析 PCA ：降维。 将多个变量通过线性变换 线性相加 以选出较少个数重要变量。 力求信息损失最少的原则。 主成分：就是线性系数，即投影方向。 通常情况下，变量之间是有一定的相关关系的，即信息有 ...
2015-04-26 21:33 3 7425 推荐指数：
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R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
本文摘自：http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html 以表感谢。感谢 综述： 主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理。经过降维去除了噪声。 #主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析 ...