权重-主成分分析法（PCA）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。 在实际生活中，为了全面的分析问题，往往提出很多相关的变量因素，因为每个变量都在不同程度上反映了这个课题的某些信息。 指标/变量：在实证 ...
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主成分分析法（PCA）原理和步骤 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据，转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分。 可以使用两种方法进行 PCA，分别 ...
【笔记】主成分分析法PCA的原理及计算
主成分分析法PCA的原理及计算 主成分分析法 主成分分析法（Principal Component Analysis），简称PCA，其是一种统计方法，是数据降维，简化数据集的一种常用的方法 它本身是一个非监督学习的算法，作用主要是用于数据的降维，降维的意义是挺重要的，除了显而易见的通过降维 ...
机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA
本文简单整理了以下内容： （一）维数灾难 （二）特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA （一）维数灾难（Curse of dimensionality） 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持 ...
主成分分析法
主成分分析法 目录 主成分分析法 一、主成分分析的理解 二、使用梯度上升法求解PCA 三、求数据的前n个主成分 四、将高维数据向低维数据映射 五、scikit-learn中的PCA 六、对真实数据集MNIST使用 ...
主成分分析法
主成份分析： 主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。这个分类系统的最大特点就是利用线性拟合的思路把分布在多个维度的高维数据投射到几个轴上。如果每个样本只有两个数据变量，这种拟合就是 其中和分别是样本的两个变量，而和则被称为 ...
PCA主成分分析的矩阵原理
【前言】主成分分析（PCA）实现一般有两种，一种是对于方阵用特征值分解去实现的，一种是对于不是方阵的用奇异值（SVD）分解去实现的。 一、特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应 ...
主成分分析法PCA（无监督学习）
1、PCA是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。 减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量 ...