原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26951643 在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大 ...
一些推导的笔记 上面分解成无穷维,大多数时候都不是的吧。。。 这里的d有限维,应该是指相对小于上面的分解的维度的某个数 参考资料 参考资料,上面是从最小化损失的角度,利用拉格朗日对偶的优化方法求解 pca的另一种最大化方差的解释 kl变换和pca区别 ...
2019-04-18 20:00 0 834 推荐指数:
原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26951643 在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大 ...
, xj) 以下例子中,x为输入,y为输出 K-L变换被广泛应用在图像压缩领域中,是一个线 ...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥;可视化等2、主成分分析法的数学 ...
废话不多说先列提纲: 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺点改进+知识点预备 1.泰勒级数和傅里叶级数的本质区别,泰勒展开 2. 函数投影和向量正交 3.两个不变函数求 ...
引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习。 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后 ...
参考:相对熵(KL散度) ...
原帖地址:http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据 ...