PCA降維的原理、方法、以及python實現。
參考：菜菜的sklearn教學之降維算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定義或者最小化投影誤差定義)是一種無監督算法，也就是我們不需要標簽也能對數據做降維，這就使得其應用范圍更加廣泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？ 例如D維變量構成的數據集，PCA的目標 ...
原文：Python實現PCA降維
PCA算法 主成分分析 Principal Component Analysis，PCA 是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。PCA的計算涉及到對協方差矩陣的理解，這篇博客提供了協方差矩陣的相關內容。PCA的算法過程： 直接用numpy實現P ...
2020-04-14 20:23 2 3125 推薦指數：
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轉載請聲明出處：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA簡介 1. 相關背景 上完陳恩紅老師的《機器學習與知識發現》和季海波老師的《矩陣代數》兩門課之后，頗有體會。最近在做主成分分析和奇異值分解 ...
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