[python机器学习及实践(6)]Sklearn实现主成分分析（PCA）
1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 PCA算法： 2.PCA的实现 数据集： 64维的手写数字图像 代码 ...
原文：Python机器学习（二十九）Sklearn 可视化数据:主成分分析(PCA)
主成分分析 PCA 是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。 减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量。 总而言之，主成分分析 PCA 的概念很简单 减少数据集的变量数量，同时保留尽可能多的信息。 使用sc ...
2020-06-18 17:13 0 2638 推荐指数：
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