【建模應用】PCA主成分分析原理詳解
的《矩陣代數》兩門課之后，頗有體會。最近在做主成分分析和奇異值分解方面的項目，所以記錄一下心得體會。 ...
原文：PCA(主成分分析)原理,步驟詳解以及應用
主成分分析 PCA, Principal Component Analysis 一個非監督的機器學習算法 主要用於數據的降維處理 通過降維,可以發現更便於人類理解的特征 其他應用:數據可視化,去噪等 主成分分析是盡可能地忠實再現原始重要信息的數據降維方法 原理推導: 如圖,有一個二維的數據集,其特征分布於特征 和 兩個方向 現在希望對數據進行降維處理,將數據壓縮到一維,直觀的我們可以想到將特征一或 ...
2019-08-18 12:33 0 1250 推薦指數：
相關推薦
主成分分析（PCA）原理詳解
一、PCA簡介 1. 相關背景 在許多領域的研究與應用中，往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀測，收集大量數據以便進行分析尋找規律。多變量大樣本無疑會為研究和應用提供了豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據采集的工作量，更重要的是在多數情況下，許多變量之間可能存在相關性 ...
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 ...
主成分分析(PCA)原理與實現
主成分分析原理與實現 主成分分析是一種矩陣的壓縮算法，在減少矩陣維數的同時盡可能的保留原矩陣的信息，簡單來說就是將 \(n×m\)的矩陣轉換成\(n×k\)的矩陣，僅保留矩陣中所存在的主要特性，從而可以大大節省空間和數據量。最近課上學到這個知識，感覺很有意思，就在網上找一些博客 ...
主成分分析(PCA)原理及推導
原文：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在數據挖掘或者圖像處理等領域經常會用到主成分分析，這樣做的好處是使要分析的數據的維度降低了，但是數據的主要信息還能保留下來，並且，這些變換后 ...
主成分分析(PCA)原理及推導
原文地址：https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在數據挖掘或者圖像處理等領域經常會用到主成分分析，這樣做的好處是使要分析的數據的維度降低了，但是數據的主要信息還能保留下來，並且，這些變換 ...
PCA主成分分析的矩陣原理
【前言】主成分分析（PCA）實現一般有兩種，一種是對於方陣用特征值分解去實現的，一種是對於不是方陣的用奇異值（SVD）分解去實現的。 一、特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一個矩陣最鮮明的特征方向。多個特征值和特征向量的線性組合可以表示此矩陣。選取特征值最大的特征值對應 ...
主成分分析（PCA）原理總結
主成分分析（Principal components analysis，以下簡稱PCA）是最重要的降維方法之一。在數據壓縮消除冗余和數據噪音消除等領域都有廣泛的應用。一般我們提到降維最容易想到的算法就是PCA，下面我們就對PCA的原理做一個總結。 1. PCA的思想 PCA ...