本文参考自:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
PCA Principle Component Analysis 主成分分析是广泛使用的降维算法,由PCA的名字就可以知道,PCA的主要目标是把数据维度降下来,使得减少数据冗余,降低数据处理带来的计算资源消耗。 PCA原理 PCA的基本思想是将数据的最主要成分提取出来代替原始数据,也就是将 n 维特征映射到,由 k 维正交特征组成的特征空间就是主成分,这里使用的降维方法就是投影。问题是怎样抽取数据 ...
2019-09-05 22:17 0 1193 推荐指数:
本文参考自:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
本文主要基于同名的两篇外文参考文献A Tutorial on Principal Component Analysis。 PCA,亦即主成分分析,主要用于对特征进行降维。如果数据的特征数非常多,我们可以认为其中只有一部分特征是真正我们感兴趣和有意义的,而其他特征或者是噪音,或者和别的特征 ...
PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现 1、对于主成分分析法,在求得第一主成分之后,如果需要求取下一个主成分,则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X’的第一主成分,即为原来数据X的第二主成分,循环往复即可。 2、利用PCA算法的原理进行数据的降维,其计算 ...
一、简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时,我们通常的方法 ...
主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量。最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html 主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 n×m">n×mn×m的矩阵转换成 ...
参考:菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标 ...
目录 主成分分析 1.前提知识:矩阵的线性变换 2.PCA算法推导 3.PCA算法步骤 4.PCA的一些补充 5.PCA的MATLAB实现 主成分分析 主成分分析(Principal Component ...