机器学习降维之主成分分析
1. 主成分基本思想 主成分基本思想：在主成分分析中，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一个变量的平均值维0，方差为1，之后对数据进行正交变换，原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换变成由若干个线性无关的新变量表示的数据。新变量是可能的正交变换中变量的方差的和最大的，方差表示了新变量上信息 ...
原文：机器学习之主成分分析
主成分分析 principal component analysis, PCA 是投影法的典型代表。投影法是指将高维的数据向低维投影，投影的方向可通过特征值分析等方法来确定。 具体来说，假设我们有一个具有 n 维特征的数据集，共有 m 个样本点，我们希望这 m 个样本的特征维度从 n 降维到 n 维，希望这 n 维的数据集尽可能地代表原始数据集。 PCA 的几个注意点： 原始数据中有多少个特征维度 ...
2019-11-07 18:11 0 298 推荐指数：
相关推荐
机器学习之主成分分析(PCA&特征选择)
描述出其本身的含义 特征选择 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少 ...
机器学习——聚类分析和主成分分析
机器学习——聚类分析和主成分分析 在机器学习中，非监督性学习主要用来分类。其中重要的两种就是聚类分析和主成分分析。这两类算法在数据压缩和数据可视化方面有着广泛的应用。 所谓无监督学习是指训练集里面只有点\(\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots,x^{(m ...
coursera机器学习-聚类，降维，主成分分析
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...
机器学习之PCA主成分分析
，可以解释为这两个变量反 映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量(关 ...
机器学习作业---主成分分析PCA
------------------------------PCA简单使用------------------------------ 一：回顾PCA （一）主成分分析法是干什么用的？ 数据降维，话句话说就是将数据地特征数量变少，但又不是简单地删除特征。 数据降维地目的可以是压缩数据，减少 ...
机器学习笔记—独立成分分析
本文介绍独立成分分析（ICA），同 PCA 类似，我们是要找到一个新的基来表示数据，但目的就不一样了。 鸡尾酒会问题：n 个人在一个 party 上同时说话，n 个麦克风放置在房间的不同位置，因为每个麦克风跟每个人的距离都不一样，所以它们记录的说话者重叠的声音也不一样。根据麦克风记录的声音 ...
机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明： ...