PCA原理及代碼實現
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。 1 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 ...
原文：機器學習--PCA算法代碼實現(基於Sklearn的PCA代碼實現)
一 基於Sklearn的PCA代碼實現 輸出結果： 二 運行過程中出現的問題。 初次運行時出現：No module named sklearn.model selection 代碼提示指向： 仔細查看代碼，並無問題，問題出在Sklearn的版本過低，Sklearn . . 的版本 及以前 是不包含model selection庫的。 運行 Anaconda Prompt 編程使用Anaconda ...
2019-10-29 17:54 0 582 推薦指數：
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PCA算法理解及代碼實現
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&*&：2017/6/16update，最近幾天發現閱讀這篇文章的朋友比較多，自己閱讀發現，部分內容出現了問題，進行了更新。 一、什么是PCA：摘用一下百度百科的解釋 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析，是一種統計方法，通過正交變換 ...
運用sklearn進行主成分分析(PCA)代碼實現
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【機器學習】PCA
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機器學習--用PCA算法實現三維樣本降到二維
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