Python实现PCA降维
PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。PCA的计算 ...
原文：PCA降维的原理、方法、以及python实现。
参考：菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf PCA 主成分分析法 . 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的目标是将数据投影到维度为K的子空间中，要求K lt D且最大化投影数据的方差。这里的K值既可以指定，也可以利用主成分的信息来确定 ...
2019-11-13 17:20 0 2048 推荐指数：
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