【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 ...
原文：Python机器学习笔记：主成分分析（PCA）算法
一：引入问题 首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计： 首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢 首先我们一眼就能看出来，数学，物理，化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分 很显然，数学作为第一主成分，因为数据成绩拉的最开 。 那么为什么我们能一眼看出来呢 当然是我们的坐标轴选对了 下面，我们继续看一个表格 ...
2019-01-10 20:01 0 6325 推荐指数：
相关推荐
[机器学习笔记]主成分分析PCA简介及其python实现
主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。 PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新 ...
机器学习之PCA主成分分析
，可以解释为这两个变量反 映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量(关 ...
机器学习作业---主成分分析PCA
------------------------------PCA简单使用------------------------------ 一：回顾PCA （一）主成分分析法是干什么用的？ 数据降维，话句话说就是将数据地特征数量变少，但又不是简单地删除特征。 数据降维地目的可以是压缩数据，减少 ...
机器学习--主成分分析(PCA)算法的原理及优缺点
一、PCA算法的原理 PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一个非监督的机器学习算法，是一种用于探索高维数据结构的技术，主要用于对数据的降维，通过降维可以发现更便于人理解的特征，加快对样本有价值信息的处理速度，此外还可以应用于可视化（降到二维 ...
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 ...
[python机器学习及实践(6)]Sklearn实现主成分分析（PCA）
1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 PCA算法： 2.PCA的实现 数据集： 64维的手写数字图像 代码 ...
机器学习之路：python 特征降维 主成分分析 PCA
python3 学习api使用 主成分分析方法实现降低维度 使用了网络上的数据集，我已经下载到了本地，可以去我的git上参考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...