【skLearn 降維算法】PCA
文章目錄降維算法 PCA一、數據維度概念二、skLearn中的降維算法三、PCA與SVD① 降維的實現步驟解析② 重要參數n_components• 累積可解釋方差貢獻率曲線• 最大似然估計自選超參數• 按信息量占比選超參數③ 重要參數 svd_solver④ 重要屬性 components_ ...
原文：PCA降維算法
PCA主成分分析算法，是一種線性降維，將高維坐標系映射到低維坐標系中。 如何選擇低維坐標系呢 通過協方差矩陣的特征值和特征向量，特征向量代表坐標系，特征值代表映射到新坐標的長度。 算法步驟： 輸入：樣本集D x ,x ,...,xm 低維空間維數k 第一步：將樣本集中心化。每一列的特征值減去當前列的均值 第二步：求協方差矩陣的特征值和特征向量 協方差矩陣：矩陣 矩陣的轉置 方法：np.dot x, ...
2018-09-21 17:55 0 1686 推薦指數：
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