PCA 主成分分析（Principal components analysis ）
問題 1、 比如拿到一個汽車的樣本，里面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征，也有“英里/小時”的最大速度特征，顯然這兩個特征有一個多余。 2、 拿到一個數學系的本科生期末考試成績單，里面有三 ...
原文：A tutorial on Principal Components Analysis | 主成分分析（PCA）教程
A tutorial on Principal Components Analysis 原著：Lindsay I Smith,A tutorial on Principal Components Analysis, February , . 翻譯：houchaoqun.時間： .出處：http: blog.csdn.net houchaoqun xmu http: blog.csdn.net Ho ...
2017-01-27 11:10 2 3020 推薦指數：
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主成分分析（principal components analysis, PCA）——無監督學習
降維的兩種方式: (1)特征選擇(feature selection)，通過變量選擇來縮減維數。 （2）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 ...
Stat2—主成分分析（Principal components analysis）
最近在猛擼<R in nutshell>這本課，統計部分涉及的第一個分析數據的方法便是PCA！因此，今天打算好好梳理一下，涉及主城分析法的理論以及R實現！come on…gogogo… 首先說一個題外話，記得TED上有一期，一個叫Simon Sinek的年輕人提出了一個全新 ...
主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA)
主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA) 是一種常用的無監督學習方法，這一方法利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為少數幾個由線性無關變量表示的數據，線性無關的變量稱為主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中，首先對給定數據進行中 ...
PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
PCA的數學原理(非常值得閱讀)！！！！ PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特征分量，常用於高維數據的降維 ...
R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
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 ...
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在因子分析(Factor analysis)中，介紹了一種降維概率模型，用EM算法（EM算法原理詳解）估計參數。在這里討論另外一種降維方法：主元分析法(PCA)，這種算法更加直接，只需要進行特征向量的計算，不需要用到EM算法。 假設數據集表示 m 個不同類型汽車的屬性，比如最大速度 ...
主成分分析PCA（Principal Component Analysis）在sklearn中的應用及部分源碼分析
最近太忙，又有一段時間沒寫東西了。 pca是機器學習中一個重要的降維技術，是特征提取的代表。關於pca的實現原理，在此不做過多贅述，相關參考書和各大神牛的博客都已經有各種各樣的詳細介紹。 如需學習相關數學理論，請移駕。T_T 簡單說一下pca的實現，首先對於一個矩陣X，我們計算X·XT，顯然 ...