機器學習算法總結(九)——降維(SVD, PCA)
降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為“ 維度災難 ”。另外在高維特征中容易出現特征之間的線性相關，這也就意味着有的特征是冗余存在的。基於這些問題，降維 ...
原文：python機器學習——PCA降維算法
背景與原理： PCA 主成分分析 是將一個數據的特征數量減少的同時盡可能保留最多信息的方法。所謂降維，就是在說對於一個 n 維數據集，其可以看做一個 n 維空間中的點集 或者向量集 ，而我們要把這個向量集投影到一個 k lt n 維空間中，這樣當然會導致信息損失，但是如果這個 k 維空間的基底選取的足夠好，那么我們可以在投影過程中盡可能多地保留原數據集的信息。 數據降維的目的在於使得數據更直觀 更 ...
2022-03-30 20:51 0 1719 推薦指數：
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