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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
&*&: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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...