主成分分析(PCA)與線性判別分析(LDA)
主成分分析 線性、非監督、全局的降維算法 PCA最大方差理論 出發點：在信號處理領域，信號具有較大方差，噪聲具有較小方差 目標：最大化投影方差，讓數據在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法： 對樣本數據進行中心化處理 求 ...
原文：數據降維——主成分分析、因子分析、線性判別分析
數據降維就是降低數據的維度，有兩種方式： 一種是特征選擇：直接選取原有維度的一部分參與后續的計算和建模過程，用選擇的維度替代所有維度，整個過程不產生新的維度。 方法： 經驗法：根據業務經驗選擇 測算法：通過不斷測試多種維度選擇參與計算，通過結果來反復驗證和調整並最終找到最佳特征方案 統計分析方法：通過相關性分析不同維度間的線性相關性，在相關性高的維度中進行人工去除或篩選 通過計算不同維度間的互信息 ...
2018-04-18 08:47 0 3092 推薦指數：
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