1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
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2021-06-20 17:35:34
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看了很多主成分分析的的解释，都太理论了，完全get不到点，我又不是搞数学的。看不懂看不懂。 打算写一下主成分 ...
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2021-06-13 09:55:23
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 原文出处：拓端数据部落公众号 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、 ...
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2021-06-04 18:55:55
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1.前期需要掌握的知识点：⑴高等代数/线性代数：线性方程组、特征值和特征向量⑵统计学：方差分析等2.主成分分析思想：主成分分析是利用降维的思想，在损失较少信息的前提下，用几个综合指标来代替之前多个指标的一种多元统计方法。我们把这些综合指标称为主成分，其中每一个主成分是原来变量的线性组合，并且各个主成分之间互不相关。3.主成分分析的几点要求⑴每一个主成分都是原始变量的线性组合。⑵主成分的数目要求远远
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2020-11-24 12:50:09
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运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现 一、前言及回顾 二、sklearn的PCA类介绍 三、分类结果区域可视化函数 四、10行代码完成葡萄酒数据集分类 五、完整代码 六、总结 一、前言及回顾 从上一篇《PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）》，我们知道，主成分分析PCA ...
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2020-11-07 16:06:32
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https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html SVD https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html 主成分分析（PCA） 感觉看完这两篇基本通透了。 ...
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2020-08-17 16:59:29
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1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
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2020-07-30 22:04:18
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PCA:主成分分析-Python实现，X:[2500,784],把X降到50维 1 def pca(X=np.array([]), no_dims=50): 2 """ 3 Runs PCA on the NxD array X in order to reduce its dimensionali ...
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2020-07-10 13:39:47
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https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/46957957 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要 ...
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2020-07-09 15:20:25
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概述 PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称为主分量分析，旨在利用降维的思想，把多个指标转换为少数的几个综合指标。 主成分分析是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换。这个线性变化把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个 ...
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2020-06-18 10:57:17
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