主成分分析(principal component analysis)是一种常见的数据降维方法,其目的是在“信息”损失较小的前提下,将高维的数据转换到低维,从而减小计算量。 PCA的本质就是 ...
主成分分析(principal component analysis)是一种常见的数据降维方法,其目的是在“信息”损失较小的前提下,将高维的数据转换到低维,从而减小计算量。 PCA的本质就是 ...
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,这方面的书较少,推荐学习《精通特征工程》,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,学习从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格 ...
PCA(Principal Components Analysis),它是一种“投影(projection)技巧”,就是把高维空间上的数据映射到低维空间。比如三维空间的一个球,往坐标轴方向投影,变成了 ...
主成分分析,主成份是原始变量的线性组合,在考虑所有主成份的情况下主成份和原始变量间是可以逆转的。即“简化变量”,将变量以不同的系数合起来,得到好几个复合变量,然后在从中挑几个能表示整体的复合变量就是主 ...
主成分分析经常被用做模型分类时特征的降维,本篇首先介绍PCA的步骤,并根据步骤撰写对应的MATLAB代码,最后指明使用PCA的步骤。 我们在做分类时,希望提取的特征能够最大化将数据分开,如果数据很紧 ...
趁着还未工作,先把过去做的东西整理下出来~ Github源码:https://github.com/Blz-Galaxy/OpenCV-Face-Recognition (涉及个人隐私, ...
PCA: Principal Components Analysis,主成分分析。 1、引入 在对任何训练集进行分类和回归处理之前,我们首先都需要提取原始数据的特征,然后将提取出的特征数据输入 ...
主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维处理 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第27文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法。 我 ...
第一步:下载pca_exercise.zip,里面包含有图像数据144*10000,每一列代表一幅12*12的图像块,首先随见展示200幅: 第二步:0均值处理,确保数据均值为0或者接近0 第 ...