原文:線性降維:主成分分析原理及仿真

鶯嘴啄花紅溜,燕尾點波綠皺。 指冷玉笙寒,吹徹小梅春透。 依舊,依舊,人與綠楊俱瘦。 如夢令 春景 秦觀 更多精彩內容請關注微信公眾號 優化與算法 背景 隨着信息技術的發展,數據量呈現爆照式增長,高維海量數據給傳統的數據處理方法帶來了嚴峻的挑戰,因此,開發高效的數據處理技術是非常必要的。數據降維是解決維度災難的一種有效方法,之所以對數據進行降維是因為: 在原始的高維空間中,包含有冗余信息以及噪音信 ...

2020-03-15 16:14 0 1086 推薦指數:

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降維成分分析PCA推導

常需要被表示成向量形式以輸入模型進行訓練。 但是在對向維向量進行處理和分析時, 會極大地消耗系統資源, ...

Tue Feb 18 23:26:00 CST 2020 0 643
通過成分分析方法進行降維

  在高維數據上工作會碰到很多問題:分析很困難,解讀起來困難,不能可視化,對於數據的存儲也很昂貴。高維數據還是值得研究,比如有些維度是冗余,某一個維度其實是可以被其他幾個維度的組合進行解釋。正因為某些維度是相關的,所以高維數據內在有更低維的結構。降維方法就是探索數據的內在相關性生成一個壓縮后的數據 ...

Thu Jan 17 23:14:00 CST 2019 0 1055
成分分析(PCA)原理及R語言實現 | 降維dimension reduction | Principal component analysis

如果你的職業定位是數據分析師/計算生物學家,那么不懂PCA、t-SNE的原理就說不過去了吧。跑通軟件沒什么了不起的,網上那么多教程,copy一下就會。關鍵是要懂其數學原理,理解算法的假設,適合解決什么樣的問題。 學習可以高效,但卻沒有捷徑,你終將為自己的思維懶惰和行為懶惰買單。 PCA ...

Thu Feb 16 18:49:00 CST 2017 0 46396
coursera機器學習-聚類,降維成分分析

#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得; #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充,並非是課堂詳細筆記和要點; #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容,參考文獻列於文末。博能力有限,若有錯誤,懇請指正; #------------------------------------------------ ...

Mon Dec 16 00:53:00 CST 2013 0 2691
PCA成分分析 特征降維 opencv實現

最近對PCA成分分析做了一定的了解,對PCA基礎和簡單的代碼做了小小的總結 有很多博客都做了詳細的介紹,這里也參考了這些大神的成果: http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 這個博客opencv簡單實現了PCA,對PCA ...

Fri Sep 11 21:39:00 CST 2015 0 3387
高維數據降維——成分分析

一、 高維數據降維   高維數據降維是指采取某種映射方法,降低隨機變量的數量。例如將數據點從高維空間映射到低維空間中,從而實現維度減少。降維分為特征選擇和特征提取兩類,前者是從含有冗余信息以及噪聲信息的數據中找出主要變量,后者是去掉原來數據,生成新的變量,可以尋找數據內部的本質結構特征 ...

Tue Jun 25 07:41:00 CST 2019 0 1753
 
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