参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
一 PCA Principal Component Analysis 介绍 PCA是数据处理中的一个常用方法,用于数据降维,特征提取等,实际上是将在原有的特征空间中分布的数据映射到新的特征空间 或者说,将原有到正交坐标系进行旋转,使得在旋转后的坐标系下,在某几根坐标轴上数据分布的方差比较大。在这些特征上,不同数据区分度比较高,最高的我们称为第一主成份,按照大小顺序依次第二主成份,第三主成份 。对于 ...
2022-03-07 10:46 0 1018 推荐指数:
参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
降维目的:样本数据为高维数据时,对数据进行降维操作,避免模型出现过拟合。 1.过拟合含义:训练集误差小,验证集误差大。 过拟合三种解决方案:1)增加数据集;2)正则化; 3)降维。 2.高维灾难: 具有高维度特征的数据易导致高维灾难。 高维灾难的几何角度解释: 高维灾难含义:高维 ...
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 ...
并尽可能的表征原始数据的特征,引入我们今天的主题-主成分分析(PCA) Ⅰ. 主成分分析(PC ...
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)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关。 相关知识 介绍一个PCA的教程:A tutorial ...
PCA(principle component analysis) 。主成分分析,主要是用来减少数据集 ...
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) 这个也很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article ...