機器學習基礎與實踐（三）----數據降維之PCA
寫在前面：本來這篇應該是上周四更新，但是上周四寫了一篇深度學習的反向傳播法的過程，就推遲更新了。本來想參考PRML來寫，但是發現里面涉及到比較多的數學知識，寫出來可能不好理解，我決定還是用最通俗的方法解釋PCA，並舉一個實例一步步計算，然后再進行數學推導，最后再介紹一些變種以及相應的程序。（數學 ...
原文：[機器學習]-PCA數據降維：從代碼到原理的深入解析
amp amp ： update，最近幾天發現閱讀這篇文章的朋友比較多，自己閱讀發現，部分內容出現了問題，進行了更新。 一 什么是PCA：摘用一下百度百科的解釋 PCA Principal Component Analysis ,主成分分析，是一種統計方法，通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的這組變量叫主成分。 二 PCA的用途及原理： 用途：數據降維 原理 ...
2017-01-08 16:34 2 9318 推薦指數：
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一、LDA算法 基本思想：LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說它的數據集的每個樣本是有類別輸出的。這點和PCA不同。PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。 我們要將數據在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數據的投影點盡可能的接近，而不同類別的數據的類別中心之間的距離盡可 ...
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