吳恩達機器學習筆記（八） —— 降維與主成分分析法(PCA)
個)。可起到數據壓縮的作用（因而也就存在數據丟失）。 2.PCA，即主成分分析法，屬於降維的一種方法 ...
原文：降維之主成分分析法（PCA）
這篇博客整理主成分分析法 PCA 相關的內容，包括： 主成分分析法的思想 主成分的選擇 主成分矩陣的求解 主成分的方差貢獻率和累計方差貢獻率 基於投影方差最大化的數學推導 一 主成分分析法的思想 我們在研究某些問題時，需要處理帶有很多變量的數據，比如研究房價的影響因素，需要考慮的變量有物價水平 土地價格 利率 就業率 城市化率等。變量和數據很多，但是可能存在噪音和冗余，因為這些變量中有些是相關的， ...
2019-05-01 13:04 1 10225 推薦指數：
相關推薦
數據處理(一)：降維之主成分分析(PCA)
降維目的：樣本數據為高維數據時，對數據進行降維操作，避免模型出現過擬合。 1.過擬合含義：訓練集誤差小，驗證集誤差大。 過擬合三種解決方案：1）增加數據集；2）正則化； 3）降維。 2.高維災難： 具有高維度特征的數據易導致高維災難。 高維災難的幾何角度解釋： 高維災難含義：高維 ...
權重-主成分分析法（PCA）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），將多個變量通過線性變換以選出較少個數重要變量的一種多元統計分析方法。 在實際生活中，為了全面的分析問題，往往提出很多相關的變量因素，因為每個變量都在不同程度上反映了這個課題的某些信息。 指標/變量：在實證 ...
【筆記】主成分分析法PCA的原理及計算
主成分分析法PCA的原理及計算 主成分分析法 主成分分析法（Principal Component Analysis），簡稱PCA，其是一種統計方法，是數據降維，簡化數據集的一種常用的方法 它本身是一個非監督學習的算法，作用主要是用於數據的降維，降維的意義是挺重要的，除了顯而易見的通過降維 ...
主成分分析法（PCA）原理和步驟
主成分分析法（PCA）原理和步驟 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種多變量統計方法，它是最常用的降維方法之一，通過正交變換將一組可能存在相關性的變量數據，轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的變量被稱為主成分。 可以使用兩種方法進行 PCA，分別 ...
【降維】主成分分析PCA推導
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， 數據通 ...
主成分分析法PCA（無監督學習）
1、PCA是一種常用於減少大數據集維數的降維方法，把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量，自然是以犧牲精度為代價的，降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索和可視化，並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據，而不需處理無關變量 ...