一.K-L變換 說PCA的話,必須先介紹一下K-L變換了。 K-L變換是Karhunen-Loeve變換的簡稱,是一種特殊的正交變換。它是建立在統計特性基礎上的一種變換,有的文獻也稱其為霍特林(Hotelling)變換,因為他在1933年最先給出將離散信號變換成一串不相關 ...
pca全稱是Principle component analysis,譯為主成分分析,比如描述一個人信息時會用體重 身高 發型 愛好 收入 職業等信息,有時根據一個人的體重 身高 發型基本可以確定其性別,例如說一個女孩子是假小子,可能這個女孩有一個板寸頭 身材很高,從眾多屬性中選取一兩個,而無需其他屬性作為參考就確定了一個分類,pca就是這樣一個處理數據常用手段,即利用較少的屬性對一組數據分類,p ...
2021-04-03 10:15 0 319 推薦指數:
一.K-L變換 說PCA的話,必須先介紹一下K-L變換了。 K-L變換是Karhunen-Loeve變換的簡稱,是一種特殊的正交變換。它是建立在統計特性基礎上的一種變換,有的文獻也稱其為霍特林(Hotelling)變換,因為他在1933年最先給出將離散信號變換成一串不相關 ...
主成分分析(PCA)是多元統計分析中用來分析數據的一種方法,它是用一種較少數 量的特征對樣本進行描述以達到降低特征空間維數的方法,它的本質實際上是K-L變換。PCA方法最著名的應用應該是在人臉識別中特征提取及數據維,我們知 道輸入200*200大小的人臉圖像,單單提取它的灰度值作為原始特征 ...
主成分分析 線性、非監督、全局的降維算法 PCA最大方差理論 出發點:在信號處理領域,信號具有較大方差,噪聲具有較小方差 目標:最大化投影方差,讓數據在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 對樣本數據進行中心化處理 求 ...
基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法,它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理,使問題變得比較簡單、直觀,而且這些較少的綜合指標之間互不相關,又能提供原有指標的絕大部分 ...
一.定義 主成分分析(principal components analysis)是一種無監督的降維算法,一般在應用其他算法前使用,廣泛應用於數據預處理中。其在保證損失少量信息的前提下,把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。這樣可達到簡化數據結構,提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA 1. 數據的降維 高維數據 除了圖片、文本數據,我們在實際工作中也會面臨更多高維的數據。比如在評分卡模型構建過程中,我們通常會試着衍生出很多的特征,最后就得到上千維、甚至上萬維特征; 在廣告點擊率預測應用中,擁有幾個 億特征也是常見的事情; 在腦科學 ...
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 ...
PCA(Principal Component Analysis)是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示,可用於提取數據的主要特征分量,常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多,但是大多數只描述了PCA的分析過程,而沒有講述其中的原理。這篇 ...