機器學習：PCA（高維數據映射為低維數據 封裝&調用）
一、基礎理解 1） PCA 降維的基本原理 尋找另外一個坐標系，新坐標系中的坐標軸以此表示原來樣本的重要程度，也就是主成分；取出前 k 個主成分，將數據映射到這 k 個坐標軸上，獲得一個低維的數據集。 2）主成分分析法的本質 將數據集從一個坐標系轉換到另一個坐標系 ...
原文：機器學習--用PCA算法實現三維樣本降到二維
對於維數比較多的數據，首先需要做的事就是在盡量保證數據本質的前提下將數據中的維數降低。降維是一種數據集預處理技術，往往在數據應用在其他算法之前使用，它可以去除掉數據的一些冗余信息和噪聲，使數據變得更加簡單高效，從而實現提升數據處理速度的目的，節省大量的時間和成本。降維也成為了應用非常廣泛的數據預處理方法。目前處理降維的技術有很多種，如SVD奇異值分解，主成分分析 PCA ，因子分析 FA ，獨立 ...
2019-10-29 18:03 0 719 推薦指數：
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