數據集中含有太多特征時，需要簡化數據。降維不是刪除部分特征，而是將高維數據集映射到低維數據集，映射后的數據集更簡潔，方便找出對結果貢獻最大的部分特征。 簡化數據的原因： 1、使得數據集更易使用 2、降低很多算法的計算開銷 3、去除噪聲 4、使得結果易懂 PCA：principal ...

要理解什么是降維，書上給出了一個很好但是有點抽象的例子。 說，看電視的時候屏幕上有成百上千萬的像素點，那么其實每個畫面都是一個上千萬維度的數據；但是我們在觀看的時候大腦自動把電視里面的場景放在我們所能理解的三維空間來理解，這個很自然的過程其實就是一個 降維 ...

　　PCA要做的事降噪和去冗余，其本質就是對角化協方差矩陣。 一.預備知識 　　1.1 協方差分析 　　對於一般的分布，直接代入E(X)之類的就可以計算出來了，但真給你一個具體數值的分布，要計算協方差矩陣，根據這個公式來計算，還真不容易反應過來。網上值得參考的資料也不多，這里用一個 ...

Principal Component Analysis 算法優缺點： 優點：降低數據復雜性，識別最重要的多個特征 缺點：不一定需要，且可能損失有用的信息 適用數據類型：數值型數據 算法思想： 降維的好處： 使得數據集更易使用 降低 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。PCA的計算 ...

使用PCA方法對高維的鳶尾花數據(4維3類樣本)進行降維分類，部分鳶尾花數據集如下： View Code 結果如下： ...

降維目的：樣本數據為高維數據時，對數據進行降維操作，避免模型出現過擬合。 1.過擬合含義：訓練集誤差小，驗證集誤差大。 過擬合三種解決方案：1）增加數據集；2）正則化； 3）降維。 2.高維災難： 具有高維度特征的數據易導致高維災難。 高維災難的幾何角度解釋： 高維災難含義：高維 ...

Python split()方法 在工作中，我們會遇到很多數據處理的問題，量多且雜的時候就需要用到編程來幫我們節省時間 話不多說，直接上代碼 語法 參數 str -- 分隔符，默認為所有的空字符，包括空格、換行(\n)、制表符(\t ...