主成分分析（principal components analysis, PCA）——無監督學習
降維的兩種方式: (1)特征選擇(feature selection)，通過變量選擇來縮減維數。 （2）特征提取（feature extraction）,通過線性或非線性變換（投影）來生成縮減集（復合變量）。 主成分分析（PCA）：降維。 將多個變量通過線性變換（線性相加）以選出 ...
原文：主成分分析法PCA（無監督學習）
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，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。 https: www.ssffx. ...
2020-07-30 18:11 0 504 推薦指數：
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