sklearn之PCA(主成分分析)
完整的ipynb分析流程，请点击以下连接： https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/ipynb/blob/master/Scikit%20Learn%E4%B9%8BPCA%E9%99%8D%E7%BB%B4%EF%BC%88 ...
原文：运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现
运用sklearn进行主成分分析 PCA 代码实现 一 前言及回顾 二 sklearn的PCA类介绍 三 分类结果区域可视化函数 四 行代码完成葡萄酒数据集分类 五 完整代码 六 总结 一 前言及回顾 从上一篇 PCA数据降维原理及python应用 葡萄酒案例分析 ，我们知道，主成分分析PCA是一种无监督数据压缩技术，上一篇逐步自行写代码能够让我更好地理解PCA内部实现机制，那知识熟悉以及技术成熟 ...
2020-08-12 16:50 0 1293 推荐指数：
相关推荐
PCA主成分分析 原理讲解 python代码实现
本文参考自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
主成分分析(PCA)原理与实现
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主成分分析Python实现
PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用来减少数据集 ...
主成分分析PCA的matlab实现
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(PCA)原理与实现
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 ...
sklearn.decomposition.PCA 主成分分析参数详解
官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html 官网语法如下： 参数： 1.n_components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度 ...
主成分分析(PCA)简介及sklearn参数
1. PCA简介 PCA作为降维最重要的方法之一，在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。PCA的思想就是将高维数据投影到低维，一般基于两个标准选择投影方向： 基于最小投影距离 样本点到投影超平面的距离足够近 基于最大投影方差 样本点 ...