PCA算法 原理與實現
本文主要基於同名的兩篇外文參考文獻A Tutorial on Principal Component Analysis。 PCA，亦即主成分分析，主要用於對特征進行降維。如果數據的特征數非常多，我們可以認為其中只有一部分特征是真正我們感興趣和有意義的，而其他特征或者是噪音，或者和別的特征 ...
原文：python實現PCA算法原理
PCA主成分分析法的數據主成分分析過程及python原理實現 對於主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一個主成分，則需要將原來數據把第一主成分去掉以后再求取新的數據X 的第一主成分，即為原來數據X的第二主成分，循環往復即可。 利用PCA算法的原理進行數據的降維，其計算過程的數學原理如下所示，其降維的過程會丟失一定的信息，因此采用恢復過程恢復原來的高維數據后，它會恢復為原來數據在新的主 ...
2019-08-08 19:38 0 1866 推薦指數：
相關推薦
PCA算法Python實現
源代碼： ...
PCA降維的原理、方法、以及python實現。
參考：菜菜的sklearn教學之降維算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定義或者最小化投影誤差定義)是一種無監督算法，也就是我們不需要標簽也能對數據做降維，這就使得其應用范圍更加廣泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？ 例如D維變量構成的數據集，PCA的目標 ...
PCA算法原理講解
原文鏈接 從高數原理推導出的PCA降維 【機器學習】降維-PCA PCA（Principal Component Analysis） 是一種常見的數據分析方式，常用於高維數據的降維，可用於提取數據的主要特征分量。 PCA 的數學推導可以從最大可分型和最近重構性兩方面進行 ...
PCA原理及代碼實現
PCA(Principle Component Analysis)主成分分析是廣泛使用的降維算法，由PCA的名字就可以知道，PCA的主要目標是把數據維度降下來，使得減少數據冗余，降低數據處理帶來的計算資源消耗。 1 PCA原理 PCA的基本思想是將數據的最主要成分提取出來代替原始數據，也就 ...
降維算法----PCA原理推導
1、從幾何的角度去理解PCA降維 以平面坐標系為例，點的坐標是怎么來的？ 圖1 圖2 如上圖1所示 ...
PCA主成分分析 原理講解 python代碼實現
本文參考自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
Python使用三種方法實現PCA算法
主成分分析（PCA） vs 多元判別式分析（MDA） PCA和MDA都是線性變換的方法，二者關系密切。在PCA中，我們尋找數據集中最大化方差的成分，在MDA中，我們對類間最大散布的方向更感興趣。 一句話，通過PCA，我們將整個數據集（不帶類別標簽）映射到一個子空間中，在MDA中，我們致力於找到 ...