PCA算法 原理與實現
本文主要基於同名的兩篇外文參考文獻A Tutorial on Principal Component Analysis。 PCA，亦即主成分分析，主要用於對特征進行降維。如果數據的特征數非常多，我們可以認為其中只有一部分特征是真正我們感興趣和有意義的，而其他特征或者是噪音，或者和別的特征 ...
原文：PCA算法原理講解
原文鏈接從高數原理推導出的PCA降維 機器學習 降維 PCA PCA Principal Component Analysis 是一種常見的數據分析方式，常用於高維數據的降維，可用於提取數據的主要特征分量。 PCA 的數學推導可以從最大可分型和最近重構性兩方面進行，前者的優化條件為划分后方差最大，后者的優化條件為點到划分平面距離最小，這里我將從最大可分性的角度進行證明。 . 向量表示與基變換 我們 ...
2020-06-03 14:59 0 1682 推薦指數：
相關推薦
python實現PCA算法原理
PCA主成分分析法的數據主成分分析過程及python原理實現 1、對於主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一個主成分，則需要將原來數據把第一主成分去掉以后再求取新的數據X’的第一主成分，即為原來數據X的第二主成分，循環往復即可。 2、利用PCA算法的原理進行數據的降維，其計算 ...
降維算法----PCA原理推導
1、從幾何的角度去理解PCA降維 以平面坐標系為例，點的坐標是怎么來的？ 圖1 圖2 如上圖1所示 ...
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 ...
梯度下降算法原理講解
1. 概述 梯度下降（gradient descent）在機器學習中應用十分的廣泛，不論是在線性回歸還是Logistic回歸中，它的主要目的是通過迭代找到目標函數的最小值，或者收斂到最小值。本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進而從數學上解釋梯度下降算法的原理，解釋為 ...
PCA原理（一）
將由以下幾個部分介紹PCA相關知識： （一）什么是PCA? （二）PCA的目的是什么？ （三）通俗理解PCA （四）預備知識 （五）PCA的數學原理 （六）python代碼示例 一、什么是PCA? PCA: 全名 Principal components analysis，主 ...
PCA算法
作者：桂。 時間：2017-02-26 19:54:26 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 前言 本文為模式識別系列第一篇，主要介紹主成分分析算法（Principal Component ...
PCA主成分分析算法的數學原理推導
PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的數學原理推導1、主成分分析法PCA的特點與作用如下：(1)是一種非監督學習的機器學習算法(2)主要用於數據的降維(3)通過降維，可以發現人類更加方便理解的特征(4)其他的應用：去燥；可視化等2、主成分分析法的數學原理 ...