问题 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以 千米 每小时 度量的最大速度特征，也有 英里 小时 的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与第一项强相关，第三项和第二项也是强相关。那是不是可以合并第一项和第二项呢 拿到一个样本，特征非常多，而 ...
2015-12-29 15:11 1 19188 推荐指数：
A tutorial on Principal Components Analysis 原著：Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components Analysis, February 26, 2002. 翻译：houchaoqun.时间 ...
降维的两种方式: (1)特征选择(feature selection)，通过变量选择来缩减维数。 （2）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 ...
最近在猛撸<R in nutshell>这本课，统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA！因此，今天打算好好梳理一下，涉及主城分析法的理论以及R实现！come on…gogogo… 首先说一个题外话，记得TED上有一期，一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新 ...
主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA) 是一种常用的无监督学习方法，这一方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少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中，首先对给定数据进行中 ...
PCA的数学原理(非常值得阅读)！！！！ PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 ...
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 ...
在因子分析(Factor analysis)中，介绍了一种降维概率模型，用EM算法（EM算法原理详解）估计参数。在这里讨论另外一种降维方法：主元分析法(PCA)，这种算法更加直接，只需要进行特征向量的计算，不需要用到EM算法。 假设数据集表示 m 个不同类型汽车的属性，比如最大速度 ...
最近太忙，又有一段时间没写东西了。 pca是机器学习中一个重要的降维技术，是特征提取的代表。关于pca的实现原理，在此不做过多赘述，相关参考书和各大神牛的博客都已经有各种各样的详细介绍。 如需学习相关数学理论，请移驾。T_T 简单说一下pca的实现，首先对于一个矩阵X，我们计算X·XT，显然 ...
