主成分分析(PCA)原理與實現
主成分分析原理與實現 主成分分析是一種矩陣的壓縮算法，在減少矩陣維數的同時盡可能的保留原矩陣的信息，簡單來說就是將 \(n×m\)的矩陣轉換成\(n×k\)的矩陣，僅保留矩陣中所存在的主要特性，從而可以大大節省空間和數據量。最近課上學到這個知識，感覺很有意思，就在網上找一些博客 ...
原文：PCA主成分分析 原理講解 python代碼實現
本文參考自：https: github.com apachecn AiLearning blob master src py .x ml .PCA pca.py https: github.com lawlite MachineLearning Python E ADpca E B BB E E E E E E D E BB B . 用途： 通俗來說： 考察一個人的智力情況，就直接看數學成績就行 ...
2019-11-11 09:08 0 272 推薦指數：
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一、PCA簡介 1. 相關背景 在許多領域的研究與應用中，往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀測，收集大量數據以便進行分析尋找規律。多變量大樣本無疑會為研究和應用提供了豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據采集的工作量，更重要的是在多數情況下，許多變量之間可能存在相關性 ...
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