数据的降维之特征选择及主成分分析
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： ...
原文：高维数据降维——主成分分析
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。 简要来说，就是通过对输入的原始数据的特征学习，得到一个映射函数，实现将输入样本映射后到低维空间中，其原始数据的特征并 ...
2019-06-24 23:41 0 1753 推荐指数：
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