主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA)
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 ...
原文：主成分分析PCA（Principal Component Analysis）在sklearn中的应用及部分源码分析
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，显然这个一个半正定矩阵，可以做特征值分解，然后取出k个最大的特征值及其对应的特征向量就可以表达整个原矩阵。若X ...
2017-06-13 16:17 0 4922 推荐指数：
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R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
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 ...
PCA 主成分分析（Principal components analysis ）
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主成分分析 Principle Component Analysis
一、主要思想 利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据，转换为由少数几个线性无关变量（主成分）表示的数据。（重构原始特征空间；线性降维） 要尽可能保留原始数据中的信息，两个思路：最大投影方差、最小投影距离。 完全的无监督，只需要通过方差来衡量信息量（但也是一种局限性 ...