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的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新 ...

这篇博客整理主成分分析法(PCA)相关的内容，包括： 1、主成分分析法的思想 2、主成分的选择 3、主成分矩阵的求解 4、主成分的方差贡献率和累计方差贡献率 5、基于投影方差最大化的数学推导 ...

作者：桂。 时间：2017-02-26 19:54:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 前言 ...

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 ...

Python代码：准备训练样本的数据和标签：train_X4000.txt、train_y4000.txt 放于tsne.py当前目录.（具体t-SNE – Laurens van d ...

在遇到维度灾难的时候，作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析)。 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍，两者之间也有着某种千丝万缕的联系。本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系，以及两者适用的场景和得到的效果 ...

特征提取（机器学习数据预处理） 特征提取与特征选择都是数据降维的技术，不过二者有着本质上的区别；特征选择能够保持数据的原始特征，最终得到的降维数据其实是原数据集的一个子集；而特征提取会通过数据转换或数据映射得到一个新的特征空间，尽管新的特征空间是在原特征基础上得来的，但是凭借人眼观察可能看 ...

机器学习问题可能包含成百上千的特征。特征数量过多，不仅使得训练很耗时，而且难以找到解决方案。这一问题被称为维数灾难（curse of dimensionality）。为简化问题，加速训练，就需要降维了。 降维会丢失一些信息（比如将图片压缩成jpeg格式会降低质量），所以尽管会提速，但可能使模型 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。PCA的计算 ...

维特征空间向低纬特征空间映射的思路。 数据降维的目的 　　数据降维，直观地好处是维度降低了，便于计算 ...