主成分分析（principal components analysis, PCA）——无监督学习
降维的两种方式: (1)特征选择(feature selection)，通过变量选择来缩减维数。 （2）特征提取（feature extraction）,通过线性或非线性变换（投影）来生成缩减集（复合变量）。 主成分分析（PCA）：降维。 将多个变量通过线性变换（线性相加）以选出 ...
原文：主成分分析法PCA（无监督学习）
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，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。 https: www.ssffx. ...
2020-07-30 18:11 0 504 推荐指数：
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