机器学习算法总结(九)——降维(SVD, PCA)
降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维 ...
原文：python机器学习——PCA降维算法
背景与原理： PCA 主成分分析 是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个 n 维数据集，其可以看做一个 n 维空间中的点集 或者向量集 ，而我们要把这个向量集投影到一个 k lt n 维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如果这个 k 维空间的基底选取的足够好，那么我们可以在投影过程中尽可能多地保留原数据集的信息。 数据降维的目的在于使得数据更直观 更 ...
2022-03-30 20:51 0 1719 推荐指数：
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