原文:【数据处理】PCA(主成分分析)python+matlab代码

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:

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matlab成分分析PCA

参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...

Fri May 15 19:24:00 CST 2020 0 622
数据处理(一):降维之主成分分析(PCA)

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 ...

Fri Apr 17 06:47:00 CST 2020 0 629
成分分析PCAmatlab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PCA处理: function [ mu,sigma,coeff ...

Sat May 28 00:41:00 CST 2016 0 14253
Python 成分分析PCA

  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 ...

Tue Jan 06 05:35:00 CST 2015 3 18911
PCA成分分析Python实现

PCA(principle component analysis) 。成分分析,主要是用来减少数据集 ...

Tue Jul 18 19:49:00 CST 2017 0 29051
Python成分分析PCA算法

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 ...

Mon Dec 24 21:37:00 CST 2018 0 3539
 
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