機器學習降維之主成分分析
1. 主成分基本思想 主成分基本思想：在主成分分析中，首先對給定數據進行規范化，使得數據每一個變量的平均值維0，方差為1，之后對數據進行正交變換，原來由線性相關變量表示的數據，通過正交變換變成由若干個線性無關的新變量表示的數據。新變量是可能的正交變換中變量的方差的和最大的，方差表示了新變量上信息 ...
原文：機器學習之主成分分析
主成分分析 principal component analysis, PCA 是投影法的典型代表。投影法是指將高維的數據向低維投影，投影的方向可通過特征值分析等方法來確定。 具體來說，假設我們有一個具有 n 維特征的數據集，共有 m 個樣本點，我們希望這 m 個樣本的特征維度從 n 降維到 n 維，希望這 n 維的數據集盡可能地代表原始數據集。 PCA 的幾個注意點： 原始數據中有多少個特征維度 ...
2019-11-07 18:11 0 298 推薦指數：
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