; 降维:X_reduction = pca.transform ( X ) 升维:X_ ...
目录 PCA . PCA最大可分性的思想 . 基变换 线性变换 . 方差 . 协方差 . 协方差矩阵 . 协方差矩阵对角化 . PCA算法流程 . PCA算法总结 PCA PCA 就是找出数据最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据。 PCA 是最重要的降维方法之一,在数据压缩 消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 . PCA最大可分性的思想 最大可分性: 样本点在超平面上的投影 ...
2019-09-26 21:38 0 1484 推荐指数:
; 降维:X_reduction = pca.transform ( X ) 升维:X_ ...
一,引言 降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范 ...
一、LDA算法 基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可 ...
背景与原理: PCA(主成分分析)是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维,就是在说对于一个$n$维数据集,其可以看做一个$n$维空间中的点集(或者向量集),而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中,这样当然会导致信息损失,但是如果这个$k$维空间的基底 ...
前面对半监督学习部分作了简单的介绍,这里开始了解有关无监督学习的部分,无监督学习内容稍微较多,本节主要介绍无监督学习中的PCA降维的基本原理和实现。 PCA 0.无监督学习简介 相较于有监督学习和半监督学习,无监督学习就是从没有标签的数据中进行知识发现的过程。 更具体地说,无监督学习 ...
降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集,而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏,距离计算等困难,这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题,称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关,这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题,降维 ...
本篇文章不涉及理论推理。如果你想知道为什么通过协方差矩阵算出特征向量和特征值,然后对特征值进行排序后找到对应的特征向量与原矩阵X相乘即可得到降维后的X,可以去看看这篇文章: http://bl ...
不多说,直接上干货! PCA-SIFT算法在描述子构建上作了创新,主要是 将统计学中的主成分分析(PCA)应用于对描述子向量的降维,以提高匹配效率 。 PCA 的原理是:一般有效信号的方差大,噪声的方差小;通过PCA可以降维滤除噪声,保留信号 ...