PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一个简单的机器学习算法，利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为由少量线性无关比变量表示的数据，实现降维的同时尽量减少精度的损失，线性无关的变量称为主成分。大致流程如下： 首先对给定数据集（数据是向量 ...
原文：利用主成分分析（PCA）简化数据
一 PCA基础 线性映射 或线性变换 ，简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上，那么在数据分析上，我们是将数据的主成分 包含信息量大的维度 保留下来，忽略掉对数据描述不重要的成分。即将主成分维度组成的向量空间作为低维空间，将高维数据投影到这个空间上就完成了降维的工作。 在 PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差 ...
2018-06-12 11:43 0 849 推荐指数：
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