多维数据处理之主成分分析(PCA)
并尽可能的表征原始数据的特征，引入我们今天的主题-主成分分析(PCA) Ⅰ. 主成分分析(PC ...
原文：数据处理(一)：降维之主成分分析(PCA)
降维目的：样本数据为高维数据时，对数据进行降维操作，避免模型出现过拟合。 .过拟合含义：训练集误差小，验证集误差大。 过拟合三种解决方案： 增加数据集 正则化 降维。 .高维灾难： 具有高维度特征的数据易导致高维灾难。 高维灾难的几何角度解释： 高维灾难含义：高维数据分布具有稀疏性 不容易根据特征对数据进行分类. .降维 降维分类： 直接降维 特征选择 lasso 线性降维 PCA，MDS 非线性 ...
2020-04-16 22:47 0 629 推荐指数：
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