歡迎批評指正 主成分分析 principal component analysis，PCA 一。幾何的角度理解PCA 舉例：將原來的三維空間投影到方差最大且線性無關的兩個方向 二維空間 。 二。數學推導的角度為 將原矩陣進行單位正交基變換。 且聽我慢慢展開。 關於第一句話，給個圖直觀理解，請問，下面的三維空間中的一條魚，在二維平面時怎么能更直觀的看出，這是一條魚 很明顯，第一種情況更直觀，為什么呢 ...
2019-04-21 11:41 0 1473 推薦指數：
如果你的職業定位是數據分析師/計算生物學家，那么不懂PCA、t-SNE的原理就說不過去了吧。跑通軟件沒什么了不起的，網上那么多教程，copy一下就會。關鍵是要懂其數學原理，理解算法的假設，適合解決什么樣的問題。 學習可以高效，但卻沒有捷徑，你終將為自己的思維懶惰和行為懶惰買單。 PCA ...
基礎概念 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的這組變量叫主成分。 ###原理: 在用統計分析方法研究多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們 ...
1.PCA 使用場景:主成分分析是一種數據降維,可以將大量的相關變量轉換成一組很少的不相關的變量,這些無關變量稱為主成分 步驟: 數據預處理(保證數據中沒有缺失值) 選擇因子模型(判斷是PCA還是EFA) 判斷要選擇的主成分/因子數目 選擇主成分 旋轉主成分 ...
數據的導入 > data=read.csv('F:/R語言工作空間/pca/data.csv') #數據的導入> > ls(data) #ls()函數列出所有變量 [1] "X" "不良貸款率" "存貸款比率" "存款增長率" "貸款增長率" "流動比率" "收入利潤率 ...
最近對PCA主成分分析做了一定的了解，對PCA基礎和簡單的代碼做了小小的總結 有很多博客都做了詳細的介紹，這里也參考了這些大神的成果： http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 這個博客opencv簡單實現了PCA，對PCA ...
一、 高維數據降維 高維數據降維是指采取某種映射方法，降低隨機變量的數量。例如將數據點從高維空間映射到低維空間中，從而實現維度減少。降維分為特征選擇和特征提取兩類，前者是從含有冗余信息以及噪聲信息的數據中找出主要變量，后者是去掉原來數據，生成新的變量，可以尋找數據內部的本質結構特征 ...
數據降維維度：即特征的數量 數據降維的方法有：1.特征選擇 2.主成分分析 特征選擇： 代碼實例： 運行結果： 主成分分析PCA： 代碼實例： 運行結果： ...
本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式都是出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 目錄： PCA最大方差理論 PCA最小平方誤差理論 在機器學習中， 數據 ...
