【機器學習算法-python實現】PCA 主成分分析、降維
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是減少數據集的維度，然后挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸，找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下圖 ...
原文：Python機器學習筆記：主成分分析（PCA）算法
一：引入問題 首先看一個表格，下表是某些學生的語文，數學，物理，化學成績統計： 首先，假設這些科目成績不相關，也就是說某一科目考多少分與其他科目沒有關系，那么如何判斷三個學生的優秀程度呢 首先我們一眼就能看出來，數學，物理，化學這三門課的成績構成了這組數據的主成分 很顯然，數學作為第一主成分，因為數據成績拉的最開 。 那么為什么我們能一眼看出來呢 當然是我們的坐標軸選對了 下面，我們繼續看一個表格 ...
2019-01-10 20:01 0 6325 推薦指數：
相關推薦
[機器學習筆記]主成分分析PCA簡介及其python實現
主成分分析（principal component analysis）是一種常見的數據降維方法，其目的是在“信息”損失較小的前提下，將高維的數據轉換到低維，從而減小計算量。 PCA的本質就是找一些投影方向，使得數據在這些投影方向上的方差最大，而且這些投影方向是相互正交的。這其實就是找新 ...
機器學習之PCA主成分分析
，可以解釋為這兩個變量反 映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對於原先提出的所有變量，將重復的變量(關 ...
機器學習作業---主成分分析PCA
------------------------------PCA簡單使用------------------------------ 一：回顧PCA （一）主成分分析法是干什么用的？ 數據降維，話句話說就是將數據地特征數量變少，但又不是簡單地刪除特征。 數據降維地目的可以是壓縮數據，減少 ...
機器學習--主成分分析(PCA)算法的原理及優缺點
一、PCA算法的原理 PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一個非監督的機器學習算法，是一種用於探索高維數據結構的技術，主要用於對數據的降維，通過降維可以發現更便於人理解的特征，加快對樣本有價值信息的處理速度，此外還可以應用於可視化（降到二維 ...
吳恩達機器學習筆記（八） —— 降維與主成分分析法(PCA)
個)。可起到數據壓縮的作用（因而也就存在數據丟失）。 2.PCA，即主成分分析法，屬於降維的一種方法 ...
[python機器學習及實踐(6)]Sklearn實現主成分分析（PCA）
1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 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。 PCA算法： 2.PCA的實現 數據集： 64維的手寫數字圖像 代碼 ...
機器學習之路：python 特征降維 主成分分析 PCA
python3 學習api使用 主成分分析方法實現降低維度 使用了網絡上的數據集，我已經下載到了本地，可以去我的git上參考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代碼： ...