原文:PCA降维实验代码

实验需要提取数据的空间信息,所以要对光谱进行降维,使用主成分分析算法,样例代码备份如下 coding: utf Created on Mon Feb : : author: admin import numpy as np from scipy.io import loadmat import spectral from sklearn.decomposition import PCA input ...

2019-02-18 11:02 0 535 推荐指数:

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PCA 降维算法详解 以及代码示例

高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结 ...

Wed Aug 31 18:23:00 CST 2016 3 28514
PCA降维

有很多,而且分为线性降维和非线性降维,本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义,就 ...

Wed Aug 07 05:15:00 CST 2019 0 1092
PCA降维

转载请声明出处:http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解 ...

Mon Apr 02 05:42:00 CST 2018 0 7289
[机器学习]-PCA数据降维:从代码到原理的深入解析

&*&:2017/6/16update,最近几天发现阅读这篇文章的朋友比较多,自己阅读发现,部分内容出现了问题,进行了更新。 一、什么是PCA:摘用一下百度百科的解释 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析,是一种统计方法,通过正交变换 ...

Mon Jan 09 00:34:00 CST 2017 2 9318
MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

PCA基本流程: 1、训练集矩阵算协方差矩阵A; 2、算协方差矩阵特征值与特征向量; 3、按特征值的大小排列特征矩阵,得B,对应的特征值(按从大到小排列)组成向量a; 4、A*B得到去关联的新矩阵C,A与C的对应位置物理意义相同(指样本维度和样本数),但是去掉了关联,并且按特征贡献度大小 ...

Wed Jan 16 15:48:00 CST 2019 0 2698
PCA降维处理

数据集中含有太多特征时,需要简化数据。降维不是删除部分特征,而是将高维数据集映射到低维数据集,映射后的数据集更简洁,方便找出对结果贡献最大的部分特征。 简化数据的原因: 1、使得数据集更易使用 2、降低很多算法的计算开销 3、去除噪声 4、使得结果易懂 PCA:principal ...

Thu Nov 22 01:09:00 CST 2018 0 749
初识PCA数据降维

  PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵。 一.预备知识   1.1 协方差分析   对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个 ...

Sat Jun 27 19:47:00 CST 2015 0 8451
MATLAB实例:PCA降维

MATLAB实例:PCA降维 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris数据 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 ...

Fri Sep 27 05:12:00 CST 2019 0 3670
 
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