参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.09-principal-component-analysis.html 主成分分析(principal component analysis,PCA),无监督算法 ...
主成分分析 Principal Components Analysis,PCA 是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立 互不相关的变量,从而减少数据的维数。 数据降维 . 为什么要进行数据降维 为什么要进行数据降维 降维的好处是以略低的精度换取问题的简化。 人们在研究问题时,为了全面 准确地反映事物的特征及其发展规律,往往要考虑很多相关指标的变化和影响。尤其在数 ...
2021-05-11 17:20 0 7914 推荐指数:
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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 ...
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 ...
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) ...
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 ...
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 ...