有很多,而且分为线性降维和非线性降维,本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义,就 ...
转载请声明出处:http: blog.csdn.net zhongkelee article details 一 PCA简介 . 相关背景 上完陈恩红老师的 机器学习与知识发现 和季海波老师的 矩阵代数 两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变 ...
2018-04-01 21:42 0 7289 推荐指数:
有很多,而且分为线性降维和非线性降维,本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义,就 ...
数据集中含有太多特征时,需要简化数据。降维不是删除部分特征,而是将高维数据集映射到低维数据集,映射后的数据集更简洁,方便找出对结果贡献最大的部分特征。 简化数据的原因: 1、使得数据集更易使用 2、降低很多算法的计算开销 3、去除噪声 4、使得结果易懂 PCA:principal ...
PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵。 一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个 ...
MATLAB实例:PCA降维 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris数据 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 ...
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 ...
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 ...
简介 要理解什么是降维,书上给出了一个很好但是有点抽象的例子。 说,看电视的时候屏幕上有成百上千万的像素点,那么其实每个画面都是一个上千万维度的数据;但是我们在观看的时候大脑自动把电视里面的场景放在我们所能理解的三维空间来理解,这个很自然的过程其实就是一个 降维 ...
PCA降维的数学原理 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。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程 ...