主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点:在信号处理领域,信号具有较大方差,噪声具有较小方差 目标:最大化投影方差,让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 对样本数据进行中心化处理 求 ...
实验目的 掌握判别分析 主成分分析。 会用判别分析 主成分分析对实际问题进行分析。 实验要求 实验步骤要有模型建立,模型求解 结果分析。 实验内容 银行的贷款部门需要判别每个客户的信用好坏 是否未履行还贷责任 ,以决定是否给予贷款。可以根据贷款申请人的年龄 X 受教育程度 X 现在所从事工作的年数 X 未变更住址的年数 X 收入 X 负债收入比例 X 信用卡债务 X 其它债务 X 等来判断其信用情 ...
2020-06-04 23:29 2 1423 推荐指数:
主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点:在信号处理领域,信号具有较大方差,噪声具有较小方差 目标:最大化投影方差,让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 对样本数据进行中心化处理 求 ...
特征方案 (3)统计分析方法:通过相关性分析不同维度间的线性相关性,在相关性高的维度中进行人工去除或 ...
转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: ...
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(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 ...
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 ...
基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法,它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分 ...