python機器學習——PCA降維算法
背景與原理： PCA（主成分分析）是將一個數據的特征數量減少的同時盡可能保留最多信息的方法。所謂降維，就是在說對於一個$n$維數據集，其可以看做一個$n$維空間中的點集（或者向量集），而我們要把這個向量集投影到一個$k<n$維空間中，這樣當然會導致信息損失，但是如果這個$k$維空間的基底 ...
原文：機器學習算法總結(九)——降維(SVD, PCA)
降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為 維度災難 。另外在高維特征中容易出現特征之間的線性相關，這也就意味着有的特征是冗余存在的。基於這些問題，降維思想就出現了。 降維方法有很多，而且分為線性降維和非線性降維，本篇文章主要講解線性降維。 奇異值分解 SVD ...
2018-07-11 08:41 0 33101 推薦指數：
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