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) 1. 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 ...
原文：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的计算涉及到对协方差矩阵的理解，这篇博客提供了协方差矩阵的相关内容。PCA的算法过程： 直接用numpy实现P ...
2020-04-14 20:23 2 3125 推荐指数：
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