機器學習--用PCA算法實現三維樣本降到二維
對於維數比較多的數據，首先需要做的事就是在盡量保證數據本質的前提下將數據中的維數降低。降維是一種數據集預處理技術，往往在數據應用在其他算法之前使用，它可以去除掉數據的一些冗余信息和噪聲，使數據變得更加簡單高效，從而實現提升數據處理速度的目的，節省大量的時間和成本。降維也成為了應用非常廣泛的數據 ...
原文：機器學習：PCA（高維數據映射為低維數據 封裝&調用）
一 基礎理解 PCA 降維的基本原理 尋找另外一個坐標系，新坐標系中的坐標軸以此表示原來樣本的重要程度，也就是主成分 取出前 k 個主成分，將數據映射到這 k 個坐標軸上，獲得一個低維的數據集。 主成分分析法的本質 將數據集從一個坐標系轉換到另一個坐標系，原坐標系有 n 個維度 n 中特征 ，則轉換的新坐標系也有 n 個維度，每個主成分表示一個維度，只是對於轉換后的坐標系，只取前 k 個維度 也就 ...
2018-06-24 19:47 0 1264 推薦指數：
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