概念 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 ...

轉載請聲明出處：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA簡介 1. 相關背景 上完陳恩紅老師的《機器學習與知識發現》和季海波老師的《矩陣代數》兩門課之后，頗有體會。最近在做主成分分析和奇異值分解 ...

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： 1、使得數據集更易使用 2、降低很多算法的計算開銷 3、去除噪聲 4、使得結果易懂 PCA：principal ...

　　PCA要做的事降噪和去冗余，其本質就是對角化協方差矩陣。 一.預備知識 　　1.1 協方差分析 　　對於一般的分布，直接代入E(X)之類的就可以計算出來了，但真給你一個具體數值的分布，要計算協方差矩陣，根據這個公式來計算，還真不容易反應過來。網上值得參考的資料也不多，這里用一個 ...

MATLAB實例：PCA降維 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris數據 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 ...

PCA 主成分分析方法，LDA 線性判別分析方法，可以認為是有監督的數據降維。下面的代碼分別實現了兩種降維方式: 結果如下 ...

Principal Component Analysis 算法優缺點： 優點：降低數據復雜性，識別最重要的多個特征 缺點：不一定需要，且可能損失有用的信息 適用數據類型：數值型數據 算法思想： 降維的好處： 使得數據集更易使用 降低 ...

簡介 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 ...