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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主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点：在信号处理领域，信号具有较大方差，噪声具有较小方差 目标：最大化投影方差，让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法： 对样本数据进行中心化处理 求样本协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征分解，将特征值从大到小排列 取特征值前d大 ...
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2019-11-24 15:58:56
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转自： 最大方差和最小协方差解释（线性代数看PCA） PCA降维 ——最大方差和最小协方差联合解释（线性代数看PCA） 注：根据网上资料整理而得，欢迎讨论 机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联。因此我们必须对数据进行降维。 降维当然意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据本 ...
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2018-07-04 16:03:15
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PCA 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特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其 ...
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2018-06-02 23:58:29
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有具体的步骤和 Python 代码可以算主成分分析 http://www.libinx.com/2017/machine learning algorithm series pca/ 直接舍弃是不是最好的方案呢？ 主成分分析（Principal components analysis） 最大方差解释 ...
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2018-03-21 11:49:36
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PCA主成份分析 PCA（Principal Component Analysis）主要是为了做数据降维，数据从原来的坐标系转换到登录新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的，第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差，该过程一直重复，重 ...
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2016-09-21 21:21:22
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转载地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征
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2016-02-13 21:54:39
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最大方差法 PCA降维（欢迎讨论） 在上一篇的基础上继续讨论： 首先，得出原空间的中心点： 假设u1为投影向量，投影之后的方差为： 令方差最大（即：投影之后的点比较分散，没有相关性。以达到一个很好的降维效果），采用拉格朗日乘数法，U1T U1=1为约束条件。 则关于UT的方差表达式可以写成：...
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2015-12-27 14:41:28
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《Aggregating local descriptors into a compact image representation》论文笔记
在论文中，提取到VLAD特征后，要对特征向量进行PCA降维，就是用一个大小为D’ * D的矩阵M，对VLAD特征向量x做变换，降维后的vector是x’ = Mx，x’的大小是D’维。矩阵M是由原样本的协方差矩阵的D’个特征向量构成。
为什么M要是特征...
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2015-07-25 23:02:41
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一、PCA(Principal Component Analysis)主成分分析，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，只保留新坐标系中的前面几个坐标轴，即对数据进行了降维处理1、算法描述（1）第一个新坐标轴：原数据集中方差最大的方向（2）第二个新坐标轴：与第一个新坐标轴正交且具有最大方差的方向（3）...
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2014-12-25 06:34:34
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