[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 ...
原文：[python机器学习及实践(6)]Sklearn实现主成分分析（PCA）
.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： .PCA的实现 数据集： 维的手写数字图像 代码： 运行结果： 将数据压缩到两维，在二维平面的可视化。 SVM对 维和 维数据的训练结果 . precision recall f ...
2018-07-19 11:23 1 19742 推荐指数：
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