主成分分析（principal component analysis）是一種常見的數據降維方法，其目的是在“信息”損失較小的前提下，將高維的數據轉換到低維，從而減小計算量。 　　PCA的本質就是 ...

特征工程是機器學習流程中至關重要的一個環節，這方面的書較少，推薦學習《精通特征工程》，着重闡明特征工程的基本原則，介紹大量特征工程技術，學習從原始數據中提取出正確的特征並將其轉換為適合機器學習模型的格 ...

PCA(Principal Components Analysis)，它是一種“投影(projection)技巧”，就是把高維空間上的數據映射到低維空間。比如三維空間的一個球，往坐標軸方向投影，變成了 ...

主成分分析，主成份是原始變量的線性組合，在考慮所有主成份的情況下主成份和原始變量間是可以逆轉的。即“簡化變量”，將變量以不同的系數合起來，得到好幾個復合變量，然后在從中挑幾個能表示整體的復合變量就是主 ...

主成分分析經常被用做模型分類時特征的降維，本篇首先介紹PCA的步驟，並根據步驟撰寫對應的MATLAB代碼，最后指明使用PCA的步驟。 我們在做分類時，希望提取的特征能夠最大化將數據分開，如果數據很緊 ...

趁着還未工作，先把過去做的東西整理下出來~ Github源碼：https://github.com/Blz-Galaxy/OpenCV-Face-Recognition （涉及個人隱私， ...

PCA： Principal Components Analysis，主成分分析。 1、引入 　　在對任何訓練集進行分類和回歸處理之前，我們首先都需要提取原始數據的特征，然后將提取出的特征數據輸入 ...

主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 一個非監督的機器學習算法 主要用於數據的降維處理 通過降維,可以發現更便於人類理解的特征 其他應用 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第27文章，我們一起來聊聊數據處理領域的降維(dimensionality reduction)算法。 我 ...

第一步：下載pca_exercise.zip，里面包含有圖像數據144*10000，每一列代表一幅12*12的圖像塊，首先隨見展示200幅： 第二步：0均值處理，確保數據均值為0或者接近0 第 ...