主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)
主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点：在信号处理领域，信号具有较大方差，噪声具有较小方差 目标：最大化投影方差，让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法： 对样本数据进行中心化处理 求 ...
原文：数据降维——主成分分析、因子分析、线性判别分析
数据降维就是降低数据的维度，有两种方式： 一种是特征选择：直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程，用选择的维度替代所有维度，整个过程不产生新的维度。 方法： 经验法：根据业务经验选择 测算法：通过不断测试多种维度选择参与计算，通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案 统计分析方法：通过相关性分析不同维度间的线性相关性，在相关性高的维度中进行人工去除或筛选 通过计算不同维度间的互信息 ...
2018-04-18 08:47 0 3092 推荐指数：
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