主成分分析 線性、非監督、全局的降維算法 PCA最大方差理論 出發點:在信號處理領域,信號具有較大方差,噪聲具有較小方差 目標:最大化投影方差,讓數據在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 對樣本數據進行中心化處理 求 ...
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2014-11-30 20:38 0 12060 推薦指數:
主成分分析 線性、非監督、全局的降維算法 PCA最大方差理論 出發點:在信號處理領域,信號具有較大方差,噪聲具有較小方差 目標:最大化投影方差,讓數據在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 對樣本數據進行中心化處理 求 ...
本文簡單整理了以下內容: (一)維數災難 (二)特征提取——線性方法 1. 主成分分析PCA 2. 獨立成分分析ICA 3. 線性判別分析LDA (一)維數災難(Curse of dimensionality) 維數災難就是說當樣本的維數增加時,若要保持 ...
前言在之前的一篇博客機器學習中的數學(7)——PCA的數學原理中深入講解了,PCA的數學原理。談到PCA就不得不談LDA,他們就像是一對孿生兄弟,總是被人們放在一起學習,比較。這這篇博客中我們就來談談LDA模型。由於水平有限,積累還不夠,有不足之處還望指點。下面就進入正題吧。 為什么要用LDA ...
實驗目的 (1)掌握判別分析、主成分分析。 (2)會用判別分析、主成分分析對實際問題進行分析。 實驗要求 實驗步驟要有模型建立,模型求解、結果分析。 實驗內容 (1)銀行的貸款部門需要判別每個客戶的信用好壞(是否未履行還貸責任),以決定是否給予貸款。可以根據貸款申請人 ...
,可以解釋為這兩個變量反 映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對於原先提出的所有變量,將重復的變量(關 ...
------------------------------PCA簡單使用------------------------------ 一:回顧PCA (一)主成分分析法是干什么用的? 數據降維,話句話說就是將數據地特征數量變少,但又不是簡單地刪除特征。 數據降維地目的可以是壓縮數據,減少 ...
之前簡要地介紹了一下線性判別函數的的基本性質,接下來我們進行更加詳細的討論。 文中大部分公式和圖表來自 MLPP 和 PRML 我們將樣本的分布用多元正態分布來近似,為了更加了解這個表達式的含義,我們對協方差矩陣做特征值分解,即Σ = UΛUT 然后將協方差矩陣的逆用同樣方法分解 ...
預備知識 首先學習兩個概念: 線性分類:指存在一個線性方程可以把待分類數據分開,或者說用一個超平面能將正負樣本區分開,表達式為y=wx,這里先說一下超平面,對於二維的情況,可以理解為一條直線,如一次函數。它的分類算法是基於一個線性的預測函數,決策的邊界是平的,比如直線和平面。一般的方法 ...