python機器學習——PCA降維算法
背景與原理： PCA（主成分分析）是將一個數據的特征數量減少的同時盡可能保留最多信息的方法。所謂降維，就是在說對於一個$n$維數據集，其可以看做一個$n$維空間中的點集（或者向量集），而我們要把這個向量集投影到一個$k<n$維空間中，這樣當然會導致信息損失，但是如果這個$k$維空間的基底 ...
原文：機器學習筆記----四大降維方法之PCA（內帶python及matlab實現）
大家看了之后，可以點一波關注或者推薦一下，以后我也會盡心盡力地寫出好的文章和大家分享。 本文先導：在我們平時看NBA的時候，可能我們只關心球員是否能把球打進，而不太關心這個球的顏色，品牌，只要有 D效果，看到球員扣籃的動作就可以了，比如下圖： 如果我們直接對籃球照片進行幾百萬像素的處理，會有幾千維甚至幾萬維的數據要計算，計算量很大。而往往我們只需要大概勾勒出籃球的大概形狀就可以描述問題，所以必須對 ...
2016-11-06 22:10 4 14231 推薦指數：
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