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 ...
原文：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，顯然這個一個半正定矩陣，可以做特征值分解，然后取出k個最大的特征值及其對應的特征向量就可以表達整個原矩陣。若X ...
2017-06-13 16:17 0 4922 推薦指數：
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R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
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主成分分析（principal components analysis, PCA）——無監督學習
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主成分分析 Principle Component Analysis
一、主要思想 利用正交變換把可能線性相關變量表示的觀測數據，轉換為由少數幾個線性無關變量（主成分）表示的數據。（重構原始特征空間；線性降維） 要盡可能保留原始數據中的信息，兩個思路：最大投影方差、最小投影距離。 完全的無監督，只需要通過方差來衡量信息量（但也是一種局限性 ...