PCA降維
有很多，而且分為線性降維和非線性降維，本篇文章主要講解線性降維中的主成分分析法(PCA)降維。顧名思義，就 ...
原文：運用PCA進行降維的好處
運用PCA對高維數據進行降維，有一下幾個特點： 數據從高維空間降到低維，因為求方差的緣故，相似的特征會被合並掉，因此數據會縮減，特征的個數會減小，這有利於防止過擬合現象的出現。但PCA並不是一種好的防止過擬合的方法，在防止過擬合的時候，最好是對數據進行正則化 使用降維的方法，使算法的運行速度加快 減少用來存儲數據的內存空間 從x i 到z i 的映射過程中，對訓練數據進行降維，然后對測試數據或驗證 ...
2016-03-30 09:12 0 1808 推薦指數：
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