主成分分析法PCA（無監督學習）
1、PCA是一種常用於減少大數據集維數的降維方法，把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量，自然是以犧牲精度為代價的，降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索和可視化，並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據，而不需處理無關變量 ...
原文：主成分分析（principal components analysis, PCA）——無監督學習
降維的兩種方式: 特征選擇 feature selection ，通過變量選擇來縮減維數。 特征提取 feature extraction ,通過線性或非線性變換 投影 來生成縮減集 復合變量 。 主成分分析 PCA ：降維。 將多個變量通過線性變換 線性相加 以選出較少個數重要變量。 力求信息損失最少的原則。 主成分：就是線性系數，即投影方向。 通常情況下，變量之間是有一定的相關關系的，即信息有 ...
2015-04-26 21:33 3 7425 推薦指數：
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本文摘自：http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html 以表感謝。感謝 綜述： 主成分分析 因子分析 典型相關分析，三種方法的共同點主要是用來對數據降維處理。經過降維去除了噪聲。 #主成分分析 是將多指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析 ...