完整的ipynb分析流程，请点击以下连接： https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/ipynb/blob/master/Scikit%20Learn%E4%B9%8BPCA%E9%99%8D%E7%BB%B4%EF%BC%88 ...

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一种利用线性映射来进行数据降维的方法，并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射，去相关性，方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html 官网语法如下： 参数： 1.n_components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度 ...

1. PCA简介 　　PCA作为降维最重要的方法之一，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的思想就是将高维数据投影到低维，一般基于两个标准选择投影方向： 基于最小投影 ...

　　主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种数据降维技术，通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量，从而减少数据的维数。 1、数据降维 1.1 为什么要进行数据降维？ 　　为什么要进行数据降维？降维的好处 ...

主成分分析的原理 主成分分析是将众多的变量转换为少数几个不相关的综合变量，同时不影响原来变量反映的信息，实现数学降维。 如何获取综合变量？ 通过指标加权来定义和计算综合指标： \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

学习视频：【强烈推荐】清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细，很受用！！！ 定义 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几 个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合 ...

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现 　　一、前言及回顾 　　二、sklearn的PCA类介绍 　　三、分类结果区域可视化函数 　　四、10行代码完成葡萄酒数据集分类 　　五、完整代码 　　六、总结 一、前言及回顾 从上一篇《PCA数据降维原理 ...