欢迎批评指正 主成分分析 principal component analysis，PCA 一。几何的角度理解PCA 举例：将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向 二维空间 。 二。数学推导的角度为 将原矩阵进行单位正交基变换。 且听我慢慢展开。 关于第一句话，给个图直观理解，请问，下面的三维空间中的一条鱼，在二维平面时怎么能更直观的看出，这是一条鱼 很明显，第一种情况更直观，为什么呢 ...
2019-04-21 11:41 0 1473 推荐指数：
如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家，那么不懂PCA、t-SNE的原理就说不过去了吧。跑通软件没什么了不起的，网上那么多教程，copy一下就会。关键是要懂其数学原理，理解算法的假设，适合解决什么样的问题。 学习可以高效，但却没有捷径，你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单。 PCA ...
基础概念 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 ###原理: 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们 ...
1.PCA 使用场景:主成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分 步骤: 数据预处理(保证数据中没有缺失值) 选择因子模型(判断是PCA还是EFA) 判断要选择的主成分/因子数目 选择主成分 旋转主成分 ...
数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率 ...
最近对PCA主成分分析做了一定的了解，对PCA基础和简单的代码做了小小的总结 有很多博客都做了详细的介绍，这里也参考了这些大神的成果： http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 这个博客opencv简单实现了PCA，对PCA ...
一、 高维数据降维 高维数据降维是指采取某种映射方法，降低随机变量的数量。例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为特征选择和特征提取两类，前者是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量，后者是去掉原来数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征 ...
数据降维维度：即特征的数量 数据降维的方法有：1.特征选择 2.主成分分析 特征选择： 代码实例： 运行结果： 主成分分析PCA： 代码实例： 运行结果： ...
本博客根据 百面机器学习,算法工程师带你去面试 一书总结归纳,公式都是出自该书. 本博客仅为个人总结学习,非商业用途,侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 目录： PCA最大方差理论 PCA最小平方误差理论 在机器学习中， 数据 ...
