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 ...
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。 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,也就是將 n 維特征映射到,由 k 維正交特征組成的特征空間就是主成分,這里使用的降維方法就是投影。問題是怎樣抽取數據 ...
2019-09-05 22:17 0 1193 推薦指數:
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 ...
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 ...
PCA主成分分析法的數據主成分分析過程及python原理實現 1、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。 2、利用PCA算法的原理進行數據的降維,其計算 ...
一、簡介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是圖像處理中經常用到的降維方法,大家知道,我們在處理有關數字圖像處理方面的問題時,比如經常用的圖像的查詢問題,在一個幾萬或者幾百萬甚至更大的數據庫中查詢一幅相近的圖像。這時,我們通常的方法 ...
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 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html 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">n×mn×m的矩陣轉換成 ...
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 ...
目錄 主成分分析 1.前提知識:矩陣的線性變換 2.PCA算法推導 3.PCA算法步驟 4.PCA的一些補充 5.PCA的MATLAB實現 主成分分析 主成分分析(Principal Component ...