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/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
原文：主成分分析python代碼實現
主成分分析法代碼實現 之間我介紹過主成分份分析法，這里給出代碼實現 運行結果： 上圖的結果分別為特征向量，和主成分所占的方差百分比，可以發現第一個和第二個主成分占的方差百分比比較多，其他幾個特別小，所以這里我們取兩個主成分進行降維，對應上訴代碼。 好的，代碼很簡單，原理並沒那么簡單，如果不了解原理可以多看看這方面的理論知識。 ...
2020-04-29 23:04 0 2562 推薦指數：
相關推薦
PCA主成分分析Python實現
PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用來減少數據集 ...
python主成分分析
...
運用sklearn進行主成分分析(PCA)代碼實現
運用sklearn進行主成分分析(PCA)代碼實現 一、前言及回顧 二、sklearn的PCA類介紹 三、分類結果區域可視化函數 四、10行代碼完成葡萄酒數據集分類 五、完整代碼 六、總結 一、前言及回顧 從上一篇《PCA數據降維原理 ...
主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一種利用線性映射來進行數據降維的方法，並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射，去相關性，方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...
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 ...
Python的主成分分析PCA算法
這篇文章很不錯：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 為什么數據處理之前要進行歸一化？？？（這個一直不明白） ...
Python 主成分分析PCA
主成分分析（PCA）是一種基於變量協方差矩陣對數據進行壓縮降維、去噪的有效方法，PCA的思想是將n維特征映射到k維上（k<n），這k維特征稱為主元，是舊特征的線性組合，這些線性組合最大化樣本方差，盡量使新的k個特征互不相關。 相關知識 介紹一個PCA的教程：A tutorial ...