数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到。 Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分 ...
引言 . 维度灾难 分类为例:如最近邻分类方法 基本思想:以最近的格子投票分类 问题:当数据维度增大,分类空间爆炸增长。如图 所示, 图 维度增加示意图 . 解决方法 缓解维度遭难的一个重用途径是降维。降维是通过某种数学变换,将原始高维属性空间转换为一个低维 子空间 ,在这个子空间中样本 密度大幅度提高,距离计算也变得更为容易。 . 降维的可行性 数据样本虽然是高维的,但与我们关心的也许仅是某个 ...
2018-08-21 21:48 1 2772 推荐指数:
数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到。 Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分 ...
主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯。 2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%。 3.过多的变量会妨碍查找规律 ...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA )是一种利用线性映射来进行数据降维的方法,并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射,去相关性,方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...
主成分分析的原理 主成分分析是将众多的变量转换为少数几个不相关的综合变量,同时不影响原来变量反映的信息,实现数学降维。 如何获取综合变量? 通过指标加权来定义和计算综合指标: \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...
学习视频:【强烈推荐】清风:数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细,很受用!!! 定义 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA), 主成分分析是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几 个主成分,这些主成分是原始变量的线性组合 ...
基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法,它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分 ...
PCA的介绍,实例及绘图 PCA的介绍 多元统计分析中普遍存在的困难中,有一个困难是多元数据的可视化。matlab的plot可以显示两个变量之间的关系,plot3和surf可以显示三维的不同。但是当有多于3个变量时,要可视化变量之间的关系就很困难了。 幸运 ...
一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构,提高分信息效率的目的。 通常 ...