機器學習：PCA（降噪）
； 降維：X_reduction = pca.transform ( X ) 升維：X_ ...
原文：【機器學習】PCA
目錄 PCA . PCA最大可分性的思想 . 基變換 線性變換 . 方差 . 協方差 . 協方差矩陣 . 協方差矩陣對角化 . PCA算法流程 . PCA算法總結 PCA PCA 就是找出數據最主要的方面，用數據里最主要的方面來代替原始數據。 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。 . PCA最大可分性的思想 最大可分性： 樣本點在超平面上的投影 ...
2019-09-26 21:38 0 1484 推薦指數：
相關推薦
機器學習實戰之PCA
一，引言 降維是對數據高維度特征的一種預處理方法。降維是將高維度的數據保留下最重要的一些特征，去除噪聲和不重要的特征，從而實現提升數據處理速度的目的。在實際的生產和應用中，降維在一定的信息損失范 ...
機器學習（十六）— LDA和PCA降維
一、LDA算法 基本思想：LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說它的數據集的每個樣本是有類別輸出的。這點和PCA不同。PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。 我們要將數據在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數據的投影點盡可能的接近，而不同類別的數據的類別中心之間的距離盡可 ...
python機器學習——PCA降維算法
背景與原理： PCA（主成分分析）是將一個數據的特征數量減少的同時盡可能保留最多信息的方法。所謂降維，就是在說對於一個$n$維數據集，其可以看做一個$n$維空間中的點集（或者向量集），而我們要把這個向量集投影到一個$k<n$維空間中，這樣當然會導致信息損失，但是如果這個$k$維空間的基底 ...
【機器學習基礎】無監督學習（1）——PCA
前面對半監督學習部分作了簡單的介紹，這里開始了解有關無監督學習的部分，無監督學習內容稍微較多，本節主要介紹無監督學習中的PCA降維的基本原理和實現。 PCA 0.無監督學習簡介 相較於有監督學習和半監督學習，無監督學習就是從沒有標簽的數據中進行知識發現的過程。 更具體地說，無監督學習 ...
機器學習算法總結(九)——降維(SVD, PCA)
降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為“ 維度災難 ”。另外在高維特征中容易出現特征之間的線性相關，這也就意味着有的特征是冗余存在的。基於這些問題，降維 ...
機器學習實戰筆記-利用PCA來簡化數據
本篇文章不涉及理論推理。如果你想知道為什么通過協方差矩陣算出特征向量和特征值，然后對特征值進行排序后找到對應的特征向量與原矩陣X相乘即可得到降維后的X，可以去看看這篇文章: http://bl ...
機器學習筆記之PCA-SIFT總結
不多說，直接上干貨！ PCA-SIFT算法在描述子構建上作了創新，主要是 將統計學中的主成分分析(PCA)應用於對描述子向量的降維，以提高匹配效率 。 PCA 的原理是：一般有效信號的方差大，噪聲的方差小；通過PCA可以降維濾除噪聲，保留信號 ...