PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一個簡單的機器學習算法，利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為由少量線性無關比變量表示的數據，實現降維的同時盡量減少精度的損失，線性無關的變量稱為主成分。大致流程如下： 首先對給定數據集（數據是向量 ...
原文：Sparse PCA 稀疏主成分分析
Sparse PCA 稀疏主成分分析 : : qilin 閱讀數 文章標簽：統計學習算法更多 分類專欄：Machine Learning 版權聲明：本文為博主原創文章，遵循CC . BY SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接： https: blog.csdn.net zhoudi article details SPCA原始文獻：H. Zou Sparse principa ...
2019-10-10 09:00 0 850 推薦指數：
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基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法，它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理，使問題變得比較簡單、直觀，而且這些較少的綜合指標之間互不相關，又能提供原有指標的絕大部分 ...
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一.定義 主成分分析（principal components analysis)是一種無監督的降維算法，一般在應用其他算法前使用，廣泛應用於數據預處理中。其在保證損失少量信息的前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。這樣可達到簡化數據結構，提高分信息效率的目的。 通常 ...
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參考：https://mp.weixin.qq.com/s/6xsXjUEUm8dB5y6-dInT_w PCA的數學原理無非一句話： 協方差矩陣的特征值分解 （或者等價地） 原矩陣的奇異值分解 1、PCA：通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據 ...
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原文地址鏈接 1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 1、 比如拿到一個汽車的樣本，里面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征，也有“英里/小時”的最大速度特征，顯 ...