机器学习--用PCA算法实现三维样本降到二维
对于维数比较多的数据，首先需要做的事就是在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维是一种数据集预处理技术，往往在数据应用在其他算法之前使用，它可以去除掉数据的一些冗余信息和噪声，使数据变得更加简单高效，从而实现提升数据处理速度的目的，节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据 ...
原文：机器学习：PCA（高维数据映射为低维数据 封装&调用）
一 基础理解 PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系，新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度，也就是主成分 取出前 k 个主成分，将数据映射到这 k 个坐标轴上，获得一个低维的数据集。 主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系，原坐标系有 n 个维度 n 中特征 ，则转换的新坐标系也有 n 个维度，每个主成分表示一个维度，只是对于转换后的坐标系，只取前 k 个维度 也就 ...
2018-06-24 19:47 0 1264 推荐指数：
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