关于PCA的详细说明,参见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab实现代码列举在此,比较简洁,并附有详细的注释。 训练数据的PCA处理: function [ mu,sigma,coeff ...
主成分分析经常被用做模型分类时特征的降维,本篇首先介绍PCA的步骤,并根据步骤撰写对应的MATLAB代码,最后指明使用PCA的步骤。 我们在做分类时,希望提取的特征能够最大化将数据分开,如果数据很紧密,模型就比较难将其分开,如果数据比较离散,那么就比较容易分开,换句话说,数据越离散,越容易分开。 那怎么让数据离散呢 离散又用什么指标衡量呢 统计学的知识告诉我们,数据越离散,方差越大。 因此,PCA ...
2020-05-08 16:20 0 3219 推荐指数:
关于PCA的详细说明,参见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab实现代码列举在此,比较简洁,并附有详细的注释。 训练数据的PCA处理: function [ mu,sigma,coeff ...
主成分分析(parincipal component analysis,PCA) #对 USA ests 数据集进行 PCA, PCA 包肯在基础软件包中。 states=row.names(USArrests) #数据集包含50个州 states #显示50个州的名字 ...
参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
这篇文章很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化???(这个一直不明白) ...
。 ====================================== 主成分分析( ...
主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量。最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客 ...
PCA(principle component analysis) 。主成分分析,主要是用来减少数据集 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html 主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 n×m">n×mn×m的矩阵转换成 ...