PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一個簡單的機器學習算法，利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為由少量線性無關比變量表示的數據，實現降維的同時盡量減少精度的損失，線性無關的變量稱為主成分。大致流程如下： 首先對給定數據集（數據是向量 ...
原文：主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析 Principal Component Analysis, PCA 是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法，它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理，使問題變得比較簡單 直觀，而且這些較少的綜合指標之間互不相關，又能提供原有指標的絕大部分信息。 PCA是一個無監督問題，不是基於標簽，而是基於方差。我們可以認為原始的數據在某一個維度上是非常密集的，PCA ...
2019-05-02 20:13 0 535 推薦指數：
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