参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
简单的主成分分析。第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想 虽不是最好,但是 性价比 最高 的效果。 主成分分析降维 clear 参数初始化 inputfile F: Techonolgoy MATLAB file MTALAB数据分析与挖掘实战 Datasets chapter chapter 示例程序 data principal component.xls ou ...
2016-09-17 00:32 0 5669 推荐指数:
参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
关于PCA的详细说明,参见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab实现代码列举在此,比较简洁,并附有详细的注释。 训练数据的PCA处理: function [ mu,sigma,coeff ...
MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis ...
主成分分析经常被用做模型分类时特征的降维,本篇首先介绍PCA的步骤,并根据步骤撰写对应的MATLAB代码,最后指明使用PCA的步骤。 我们在做分类时,希望提取的特征能够最大化将数据分开,如果数据很紧密,模型就比较难将其分开,如果数据比较离散,那么就比较容易分开,换句话说,数据越离散,越容易分开 ...
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 ...
基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法,它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分 ...
一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构,提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA 1. 数据的降维 高维数据 除了图片、文本数据,我们在实际工作中也会面临更多高维的数据。比如在评分卡模型构建过程中,我们通常会试着衍生出很多的特征,最后就得到上千维、甚至上万维特征; 在广告点击率预测应用中,拥有几个 亿特征也是常见的事情; 在脑科学 ...