無監督學習——降維
為什么要降維？ 維數少可以使算法有更快的計算速度，減少機器內存占用等 多個特征攜帶的“信息”有相同或類似的情況（冗余） 用於數據可視化 如何降維？ 簡單的例子，對於二位數據 可以找到一條線 將所有的數據映射到這條線上 然后用映射后的一維數據去代表二位數 ...
原文：6.無監督學習-降維
PCA算法及其應用 .主成分分析 PCA .主成分分析 Principal Component Analysis,PCA 是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用做數據壓縮和預處理等。 .PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。 在介紹PCA的原理之前需要回顧涉及到的相關術語： .方差： .協方差 .協方差 ...
2017-06-04 21:42 0 1645 推薦指數：
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