PCA降维
有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义，就 ...
原文：运用PCA进行降维的好处
运用PCA对高维数据进行降维，有一下几个特点： 数据从高维空间降到低维，因为求方差的缘故，相似的特征会被合并掉，因此数据会缩减，特征的个数会减小，这有利于防止过拟合现象的出现。但PCA并不是一种好的防止过拟合的方法，在防止过拟合的时候，最好是对数据进行正则化 使用降维的方法，使算法的运行速度加快 减少用来存储数据的内存空间 从x i 到z i 的映射过程中，对训练数据进行降维，然后对测试数据或验证 ...
2016-03-30 09:12 0 1808 推荐指数：
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