6.無監督學習-降維
PCA算法及其應用 1.主成分分析（PCA） 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用做數據壓縮和預處理等。2.PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分 ...
原文：無監督學習——降維
為什么要降維 維數少可以使算法有更快的計算速度，減少機器內存占用等 多個特征攜帶的 信息 有相同或類似的情況 冗余 用於數據可視化 如何降維 簡單的例子，對於二位數據 可以找到一條線 將所有的數據映射到這條線上 然后用映射后的一維數據去代表二位數據 三維降維到二維的例子，假設數據如下 這時，表征一個數據要用三維向量 x , x , x 。如果找到一個平面 並將所有的數據投影到這個平面 這樣數據就變 ...
2018-11-04 11:08 0 662 推薦指數：
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