Python實現PCA降維
PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。PCA的計算 ...
原文：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 . 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的目標是將數據投影到維度為K的子空間中，要求K lt D且最大化投影數據的方差。這里的K值既可以指定，也可以利用主成分的信息來確定 ...
2019-11-13 17:20 0 2048 推薦指數：
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