多維數據處理之主成分分析(PCA)
並盡可能的表征原始數據的特征，引入我們今天的主題-主成分分析(PCA) Ⅰ. 主成分分析(PC ...
原文：數據處理(一)：降維之主成分分析(PCA)
降維目的：樣本數據為高維數據時，對數據進行降維操作，避免模型出現過擬合。 .過擬合含義：訓練集誤差小，驗證集誤差大。 過擬合三種解決方案： 增加數據集 正則化 降維。 .高維災難： 具有高維度特征的數據易導致高維災難。 高維災難的幾何角度解釋： 高維災難含義：高維數據分布具有稀疏性 不容易根據特征對數據進行分類. .降維 降維分類： 直接降維 特征選擇 lasso 線性降維 PCA，MDS 非線性 ...
2020-04-16 22:47 0 629 推薦指數：
相關推薦
降維之主成分分析法（PCA）
這篇博客整理主成分分析法(PCA)相關的內容，包括： 1、主成分分析法的思想 2、主成分的選擇 3、主成分矩陣的求解 4、主成分的方差貢獻率和累計方差貢獻率 5、基於投影方差最大化的數學推導 一、主成分分析法的思想 我們在研究某些問題時，需要處理帶有很多變量的數據，比如研究房價 ...
【降維】主成分分析PCA推導
本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式都是出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 目錄： PCA最大方差理論 PCA最小平方誤差理論 在機器學習中， 數據 ...
【數據處理】PCA（主成分分析）python+matlab代碼
一、PCA（Principal Component Analysis）介紹 PCA是數據處理中的一個常用方法，用於數據降維，特征提取等，實際上是將在原有的特征空間中分布的數據映射到新的特征空間（或者說，將原有到正交坐標系進行旋轉，使得在旋轉后的坐標系下，在某幾根坐標軸上數據分布的方差比較大。在這 ...
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 ...
主成分分析PCA數據降維原理及python應用（葡萄酒案例分析）
數據降維的一種方法是通過特征提取實現，主成分分析PCA就是一種無監督數據壓縮技術，廣泛應用於特征提取和 ...
PCA主成分分析 特征降維 opencv實現
最近對PCA主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 ...
PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一個簡單的機器學習算法，利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為由少量線性無關比變量表示的數據，實現降維的同時盡量減少精度的損失，線性無關的變量稱為主成分。大致流程如下： 首先對給定數據集（數據是向量 ...