機器學習之主成分分析
主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。投影法是指將高維的數據向低維投影，投影的方向可通過特征值分析等方法來確定。 具體來說，假設我們有一個具有 \(n\) 維特征的數據集，共有 \(m\) 個樣本點，我們希望這 \(m\) 個樣本 ...
原文：機器學習降維之主成分分析
. 主成分基本思想 主成分基本思想：在主成分分析中，首先對給定數據進行規范化，使得數據每一個變量的平均值維 ，方差為 ，之后對數據進行正交變換，原來由線性相關變量表示的數據，通過正交變換變成由若干個線性無關的新變量表示的數據。新變量是可能的正交變換中變量的方差的和最大的，方差表示了新變量上信息的大小，將新變量依次稱為第一主成分，第二主成分等 通過主成分分析，可以利用主成分近似地表示原始數據，這可 ...
2019-07-18 13:40 0 1179 推薦指數：
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