PCA原理及代码实现
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。 1 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 ...
原文：机器学习--PCA算法代码实现(基于Sklearn的PCA代码实现)
一 基于Sklearn的PCA代码实现 输出结果： 二 运行过程中出现的问题。 初次运行时出现：No module named sklearn.model selection 代码提示指向： 仔细查看代码，并无问题，问题出在Sklearn的版本过低，Sklearn . . 的版本 及以前 是不包含model selection库的。 运行 Anaconda Prompt 编程使用Anaconda ...
2019-10-29 17:54 0 582 推荐指数：
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PCA算法理解及代码实现
github：PCA代码实现、PCA应用 本文算法均使用python3实现 1. 数据降维 在实际生产生活中，我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度，对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大，并且过多的特征变量也会妨碍查找规律的建立。如何在最大程度上保留数据集的信息量的前提下进行 ...
[机器学习]-PCA数据降维：从代码到原理的深入解析
&*&：2017/6/16update，最近几天发现阅读这篇文章的朋友比较多，自己阅读发现，部分内容出现了问题，进行了更新。 一、什么是PCA：摘用一下百度百科的解释 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析，是一种统计方法，通过正交变换 ...
运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现
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【机器学习】PCA
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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 ...
机器学习--用PCA算法实现三维样本降到二维
对于维数比较多的数据，首先需要做的事就是在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维是一种数据集预处理技术，往往在数据应用在其他算法之前使用，它可以去除掉数据的一些冗余信息和噪声，使数据变得更加简单高效，从而实现提升数据处理速度的目的，节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据 ...