一：引入问题 首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计： 首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢？首先我们一眼就能看出来，数学，物理，化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分（很显然，数学作为第一主成分，因为数 ...
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2019-01-10 20:28:08
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前言 上面一节我们介绍了一元线性回归和多元线性回归的原理, 又通过一个案例对多元线性回归模型进一步了解, 其中谈到自变量之间存在高度相关, 容易产生多重共线性问题, 对于多重共线性问题的解决方法有: 删除自变量, 改变数据形式, 添加正则化项, 逐步回归, 主成分分析等. 今天我们来看看其中的添加正 ...
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2018-12-25 11:39:43
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数据集来源：https://www.kaggle.com/psparks/instacart-market-basket-analysis 思路： 实例代码： 运行结果： 从结果中可以看出数据的维数降到了27 ...
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2018-12-25 01:02:19
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1、通过本征向量和本征值求主成分 关系：本征值是本征向量的缩放倍数，本征值大的对应的本征向量上的样本的数目就越多；相反本征值越小的，就本征向量上的样本数量就会少。因此可以求出PCA的主成分 主成分分析：主成分大小和本征值的区别在于数据分布所在的“椭圆”的轴的长度是正比于本征值开根号（标准差），不是本 ...
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2018-12-23 23:48:31
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目的: 使用主成分分析，将数据降维，并尽量减少各个数据之间的相关性 主成分分析主要就是把有相关性的特征合并到一起 做法： 求出数据的协方差矩阵Σ 求出Σ的特征向量(λ1,λ2,,,,,,λn) 求出λi对应的特征向量Ui Ui就是第i个主成分的系数了，，，，第i个主成分就是Ui * X 第i个主成分 ...
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2018-12-23 20:01:51
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简单的特征脸识别实验 实现特征脸的过程其实就是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的一个过程。关于PCA的原理问题，它是一种数学降维的方法。是为了简化问题。在二维的坐标空间内，找到一个单位向量U，使得所有数据在U上的投影之和最大。这样就能把数据分的尽可能的开 ...
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2018-12-22 16:44:29
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机器学习的方法和网络安全 下面我们来讨论一下机器学习的各种方法、应用示例和能够解决的网络安全问题。 回归 回归(或称预测)是简单地通过现有数据的相关知识，来预测新的数据，例如我们可以用来预测房价的走势。 在网络安全方面，我们籍此可以根据诸如可疑交易的数量和位置等特征概率，来检查各种欺诈行为。 就回归 ...
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2018-12-10 15:37:57
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白话“主成分分析” 1 ：主成分分析用于降维的思想 [TOC] 1. 什么是主成分分析 主成分分析，即分析“主成分”，找到“主成分”，英文是 Principal Component Analysis，简称 PCA。 经常和 PCA 一起出现的另一个词是降维（decomposition），当原始数据有 ...
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2018-12-07 15:01:10
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主成分分析 PCA：principal component analysis 主成分分析是最常用的一种降维分析 目的：降低数据的复杂性，找到最有用的特征 降维： PCA FA 因子分析 factor analysis ICA 独立成分分析 independent component analysis ...
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2018-12-06 20:37:45
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原贴出处：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）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， ...
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2018-11-24 16:42:08
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