降維處理PCA
要理解什么是降維，書上給出了一個很好但是有點抽象的例子。 說，看電視的時候屏幕上有成百上千萬的像素點，那么其實每個畫面都是一個上千萬維度的數據；但是我們在觀看的時候大腦自動把電視里面的場景放在我們所能理解的三維空間來理解，這個很自然的過程其實就是一個 降維 ...
原文：PCA降維處理
數據集中含有太多特征時，需要簡化數據。降維不是刪除部分特征，而是將高維數據集映射到低維數據集，映射后的數據集更簡潔，方便找出對結果貢獻最大的部分特征。 簡化數據的原因： 使得數據集更易使用 降低很多算法的計算開銷 去除噪聲 使得結果易懂 PCA：principal component analysis，主成分分析。數據從原來的坐標系轉換到了新的坐標系，新坐標系的選擇是由數據本身決定的。第一個新坐標 ...
2018-11-21 17:09 0 749 推薦指數：
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