python机器学习——PCA降维算法
背景与原理： PCA（主成分分析）是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个$n$维数据集，其可以看做一个$n$维空间中的点集（或者向量集），而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如果这个$k$维空间的基底 ...
原文：机器学习笔记----四大降维方法之PCA（内带python及matlab实现）
大家看了之后，可以点一波关注或者推荐一下，以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享。 本文先导：在我们平时看NBA的时候，可能我们只关心球员是否能把球打进，而不太关心这个球的颜色，品牌，只要有 D效果，看到球员扣篮的动作就可以了，比如下图： 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理，会有几千维甚至几万维的数据要计算，计算量很大。而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题，所以必须对 ...
2016-11-06 22:10 4 14231 推荐指数：
相关推荐
Python机器学习笔记：使用scikit-learn工具进行PCA降维
之前总结过关于PCA的知识：深入学习主成分分析（PCA）算法原理。这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算 ...
【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是减少数据集的维度，然后挑选出基本的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图 ...
机器学习（十六）— LDA和PCA降维
一、LDA算法 基本思想：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可 ...
机器学习之降维方法
数据降维的目的:数据降维，直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。 数据降维的好处：降维可以方便数据可视化+数据分析+数据压缩+数据提取等。 降维方法 __ 属性选择：过滤法；包装法；嵌入法； |_ 映射方法 _线性映射 ...
吴恩达机器学习笔记（八） —— 降维与主成分分析法(PCA)
个)。可起到数据压缩的作用（因而也就存在数据丢失）。 2.PCA，即主成分分析法，属于降维的一种方法 ...
机器学习公开课笔记(8)：k-means聚类和PCA降维
K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构，主要用途包括： 市场划分（Market Segmentation） 社交网络分析（Social Network Analysis） 管理计算机集群（Organize Computer Clusters ...
机器学习算法总结(九)——降维(SVD, PCA)
降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维 ...