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 ...
原文：PCA主成分分析
原文地址链接 . 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 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 ...
2016-01-31 17:41 0 2707 推荐指数：
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主成分分析 —PCA
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主成分分析（PCA）及案例分析
主成分分析（parincipal component analysis,PCA） #对 USA ests 数据集进行 PCA， PCA 包肯在基础软件包中。 states=row.names(USArrests) #数据集包含50个州 states #显示50个州的名字 ...