【skLearn 降维算法】PCA
文章目录降维算法 PCA一、数据维度概念二、skLearn中的降维算法三、PCA与SVD① 降维的实现步骤解析② 重要参数n_components• 累积可解释方差贡献率曲线• 最大似然估计自选超参数• 按信息量占比选超参数③ 重要参数 svd_solver④ 重要属性 components_ ...
原文：sklearn pca降维
PCA降维 一.原理 这篇文章总结的不错PCA的数学原理。 PCA主成分分析是将原始数据以线性形式映射到维度互不相关的子空间。主要就是寻找方差最大的不相关维度。数据的最大方差给出了数据的最重要信息。 二.优缺点 优：将高维数据映射到低维，降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征 不足：不一定需要，且可能损失有用信息 适用数值型数据 三.步骤 .原始数据X，对于每列属性，去平均值 也可以对数值进行标准 ...
2017-08-16 23:15 0 2231 推荐指数：
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Principal Component Analysis 算法优缺点： 优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息 适用数据类型：数值型数据 算法思想： 降维的好处： 使得数据集更易使用 降低 ...