參考資料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,呂大蘭 ...
一 PCA Principal Component Analysis 介紹 PCA是數據處理中的一個常用方法,用於數據降維,特征提取等,實際上是將在原有的特征空間中分布的數據映射到新的特征空間 或者說,將原有到正交坐標系進行旋轉,使得在旋轉后的坐標系下,在某幾根坐標軸上數據分布的方差比較大。在這些特征上,不同數據區分度比較高,最高的我們稱為第一主成份,按照大小順序依次第二主成份,第三主成份 。對於 ...
2022-03-07 10:46 0 1018 推薦指數:
參考資料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,呂大蘭 ...
降維目的:樣本數據為高維數據時,對數據進行降維操作,避免模型出現過擬合。 1.過擬合含義:訓練集誤差小,驗證集誤差大。 過擬合三種解決方案:1)增加數據集;2)正則化; 3)降維。 2.高維災難: 具有高維度特征的數據易導致高維災難。 高維災難的幾何角度解釋: 高維災難含義:高維 ...
關於PCA的詳細說明,參見:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab實現代碼列舉在此,比較簡潔,並附有詳細的注釋。 訓練數據的PCA處理: function [ mu,sigma,coeff ...
並盡可能的表征原始數據的特征,引入我們今天的主題-主成分分析(PCA) Ⅰ. 主成分分析(PC ...
本文參考自:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...
主成分分析(PCA)是一種基於變量協方差矩陣對數據進行壓縮降維、去噪的有效方法,PCA的思想是將n維特征映射到k維上(k<n),這k維特征稱為主元,是舊特征的線性組合,這些線性組合最大化樣本方差,盡量使新的k個特征互不相關。 相關知識 介紹一個PCA的教程:A tutorial ...
PCA(principle component analysis) 。主成分分析,主要是用來減少數據集 ...
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) 這個也很不錯:https://blog.csdn.net/u013082989/article ...