參考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.09-principal-component-analysis.html 主成分分析(principal component analysis,PCA),無監督算法 ...
主成分分析 Principal Components Analysis,PCA 是一種數據降維技術,通過正交變換將一組相關性高的變量轉換為較少的彼此獨立 互不相關的變量,從而減少數據的維數。 數據降維 . 為什么要進行數據降維 為什么要進行數據降維 降維的好處是以略低的精度換取問題的簡化。 人們在研究問題時,為了全面 准確地反映事物的特征及其發展規律,往往要考慮很多相關指標的變化和影響。尤其在數 ...
2021-05-11 17:20 0 7914 推薦指數:
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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 ...
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 ...
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) ...
官網:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html 官網語法如下: 參數: 1.n_components:這個參數可以幫我們指定希望PCA降維后的特征維度 ...
1. PCA簡介 PCA作為降維最重要的方法之一,在數據壓縮消除冗余和數據噪音消除等領域都有廣泛的應用。PCA的思想就是將高維數據投影到低維,一般基於兩個標准選擇投影方向: 基於最小投影 ...