6.无监督学习-降维
PCA算法及其应用 1.主成分分析（PCA） 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用做数据压缩和预处理等。2.PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分 ...
原文：无监督学习——降维
为什么要降维 维数少可以使算法有更快的计算速度，减少机器内存占用等 多个特征携带的 信息 有相同或类似的情况 冗余 用于数据可视化 如何降维 简单的例子，对于二位数据 可以找到一条线 将所有的数据映射到这条线上 然后用映射后的一维数据去代表二位数据 三维降维到二维的例子，假设数据如下 这时，表征一个数据要用三维向量 x , x , x 。如果找到一个平面 并将所有的数据投影到这个平面 这样数据就变 ...
2018-11-04 11:08 0 662 推荐指数：
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