[python機器學習及實踐(6)]Sklearn實現主成分分析（PCA）
1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的這組變量叫主成分。 PCA算法： 2.PCA的實現 數據集： 64維的手寫數字圖像 代碼 ...
原文：Python機器學習（二十九）Sklearn 可視化數據:主成分分析(PCA)
主成分分析 PCA 是一種常用於減少大數據集維數的降維方法，把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量，自然是以犧牲精度為代價的，降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索和可視化，並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據，而不需處理無關變量。 總而言之，主成分分析 PCA 的概念很簡單 減少數據集的變量數量，同時保留盡可能多的信息。 使用sc ...
2020-06-18 17:13 0 2638 推薦指數：
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