数据降维 分类 + PCA(主成分分析降维) + 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路 + 对数据进行 标准化 + 计算出数据的 相关系数矩阵 (是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) + 计算出 相关系数矩阵 的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都 ...
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2018-11-17 00:26:43
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主成分分析法 EM算法求解因子分析 对于EM算法而言，E-步是非常简单的，我们只需要计算Qi(z(i)) =p(z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ)。然而在这里的条件分布为，z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ ～ N (µz(i)|x(i) , Σz(i)|x(i))，这里满足： 由此，我们得到 ...
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2018-11-04 19:21:30
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运用二维降维到一维的例子帮助理解 对于如下二维数据 PCA算法会试图寻找一条直线使得所有数据到这个直线的距离的平方和最小（”投影误差“最小）（图中所有蓝色线长度的平方和）（注意：做PCA之前需要将数据进行标准化，将数据映射到（0，1）区间内） 对于以下两种情况，PCA会选择红色线 更书面的表达 Re ...
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2018-11-04 14:14:47
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三文读懂PCA和PCoA（一） 三文读懂PCA和PCoA（一） 在微生物NGS测序领域的高分文章中，PCA(主成分分析)和PCoA(主坐标分析)会很常见。甚至在RNA分析领域，很多研究和文章也会依据基因的表达量作PCA和PCoA分析。 常见的PCA和PCoA分析以下图的形式呈现： 很明显，我们可以通 ...
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2018-10-28 16:09:23
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在做数据处理时，需要用到不同的手法，如特征标准化，主成分分析，等等会重复用到某些参数，sklearn中提供了管道，可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化，然后做主成分分析降维，最后做回归预测 现在使用管道 Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入，每个元组第一个值作为变量名 ...
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2018-10-28 14:56:42
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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，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，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2018-10-04 09:00:38
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对11_1_4.csv成绩表进行主成分分析处理 setwd('D:\\data') list.files() #读取数据 dat=read.csv(file="11_1_4.csv",header=TRUE) dat=dat[,-c(1,2,10,11)] #主成分分析 PCA=princomp(d ...
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2018-09-29 00:43:29
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PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 低维空间维数k 第一步：将样本集中心化。每一列的特征值减去 ...
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2018-09-21 18:27:36
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13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率！ https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文，将这些 ...
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2018-09-17 13:31:29
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1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的，避免高维灾难。 PCA把所有样本当作一个整体处理，忽略了类别属性，所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1：给定一个m*n的数据矩阵D， 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理， 使得每个每个属性的均值均为0， 则有S=DT ...
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2018-09-12 13:54:53
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