如果你的职业定位是数据分析师 计算生物学家，那么不懂PCA t SNE的原理就说不过去了吧。跑通软件没什么了不起的，网上那么多教程，copy一下就会。关键是要懂其数学原理，理解算法的假设，适合解决什么样的问题。 学习可以高效，但却没有捷径，你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单。 PCA的原理和普通实现 PCA原理 年 月 日 用了这么久的PCA，看了很多人的讲解，基本上都是一上来就讲协方差矩阵 特 ...
2017-02-16 10:49 0 46396 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
问题 1、 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。 2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三 ...
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 ...
欢迎批评指正！ 主成分分析（principal component analysis，PCA） 一。几何的角度理解PCA -- 举例：将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向（二维空间）。 二。数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换。 且听我慢慢展开 ...
0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理，围绕这一主题，在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入，逐步深入讨论，希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助。 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程，讲的非常好，循循善诱，深入浅出。 Relevant ...
