【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 LDA降维算法
sklearn LDA降维算法 LDA Linear Discriminant Analysis 线性判断别分析，可以用于降维和分类。其基本思想是类内散度尽可能小，类间散度尽可能大，是一种经典的监督式降维 分类技术。 sklearn代码实现 测试结果 ...
2017-09-14 23:38 0 3134 推荐指数：
相关推荐
因子分析-降维算法LDA/PCA
因子分析-降维算法LDA/PCA 因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样本）综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配，并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量 ...
降维算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等
转自github: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料 ...
PCA和LDA降维的比较
PCA 主成分分析方法，LDA 线性判别分析方法，可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: 结果如下 ...
LDA && NCA: 降维与度量学习
已迁移到我新博客,阅读体验更佳LDA && NCA: 降维与度量学习 代码实现放在我的github上:click me 一、Linear Discriminant Analysis(LDA) 1.1 Rationale 线性判别分析(LDA)是一种监督学习 ...
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 ...
数据分析--降维--LDA和PCA
一、因子分析 因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样本）综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子 ...
用scikit-learn进行LDA降维
在线性判别分析LDA原理总结中，我们对LDA降维的原理做了总结，这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中， LDA类 ...