主成分分析
主成分分析的原理 主成分分析是將眾多的變量轉換為少數幾個不相關的綜合變量，同時不影響原來變量反映的信息，實現數學降維。 如何獲取綜合變量？ 通過指標加權來定義和計算綜合指標： \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...
原文：主成分分析
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 p u iX i u T X 相當於加權求和，每一組權重系數為一個主成份,它的維數跟輸入數據維數相同 相當於點積 F的幾何意義表示為x在投影方向u上的投影點。 主成分分析 ...
2021-10-28 11:21 0 150 推薦指數：
相關推薦
主成分分析
學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一種降維算法，它能將多個指標轉換為少數幾 個主成分，這些主成分是原始變量的線性組合 ...
主成分分析（PCA）
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 ...
主成分分析（轉）
PCA的介紹，實例及繪圖 PCA的介紹 多元統計分析中普遍存在的困難中，有一個困難是多元數據的可視化。matlab的plot可以顯示兩個變量之間的關系，plot3和surf可以顯示三維的不同。但是當有多於3個變量時，要可視化變量之間的關系就很困難了。 幸運 ...
主成分分析 —PCA
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 ...
主成分分析及應用
PCA是一種統計方法，常用於解決數據降維、算法加速和數據可視化等問題，背后的數學工具是SVD。 一、主成分分析的內涵 通過正交變換將一組個數較多的、彼此相關的、意義單一的指標變量轉化為個數較少的、彼此不相關的、意義綜合的指標變量。轉換后的這組 變量叫主成分。 二、關於降維 1.必要性 ...
主成分分析-PCA
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——主成分分析
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 ...