目录： 什么是因子分析 因子分析的作用 因子分析模型 因子分析的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 因子旋转 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子得分 因子分析步骤 举例 因子分析和主成分分析区别 1、什么是因子分析？ 因子分析是一种数据简化技术。 它通过研究众多变 ...
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2018-04-05 22:02:31
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一、问题 主方向的概念是什么？为什么降低维度的方法是使方差最大化？ 假设某两个特征之间成线性关系，在二维平面上的表示就是数据点呈线性分布，那么可以通过将数据在主方向上进行投影，得到一个一维的数据，这个一维的数据保留了原始数据大部分的信息. 两个特征之间成线性关系，但是由于一些噪声的影响，所以数据分布 ...
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2018-04-03 14:37:44
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主成分分析（principal component analysis,简称PCA）是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降 ...
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2018-03-31 21:30:10
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主成分分析法就是通过正交变换将存在相关性的原始变量变量转换成不相关的新变量，将其中贡献度低的变量舍弃掉，贡献度可以理解为变量的方差，方差越大，贡献度越高，正交变换前后变量存在的信息量是相同的，只是把更多的信息集中起来，舍弃存在少量信息的变量，达到降维的目的。 运用主成分的前提是变量之间存在相关性 主 ...
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2018-03-23 01:09:35
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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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当我们应用不同的预处理技巧时，比如对特征标准化、对数据主成分分析，我们都需要重复利用某些参数，比如对训练集标准化后还要对测试集进行标准化(二者必须使用相同的参数)。 本节，你会学到一个非常有用的工具：管道(pipeline)，这里的管道不是Linux中的管道，而是sklearn中的Pipeline... ...
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2018-03-12 13:36:18
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重点整理： PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法 1、原始数据： 假定数据是二维的 x=[2.5, 0.5, 2.2, 1.9, 3.1, 2.3, 2, 1, 1.5, 1.1]T y=[2.4, 0.7, 2.9, 2. ...
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2018-03-07 18:59:00
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1.PCA 使用场景:主成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分 步骤: 案例:从USJudgeRatings数据集中有11个变量,如何去减化数据(单个主成分分析) 1.使用碎石图确定需要提取的主成分个数 结论:在特征值大于1的的点附近,都表明 ...
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2018-02-24 10:49:28
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应用举例： 主成分分析PCA 推荐系统 测度论 随机变量X的特征函数 凸优化问题 优化问题的目标函数及限制条件均为凸函数。 局部最优问题等价于全局最优。 凸优化问题求解工具（cvx等）。 凸集合 集合中两点的连线均在集合内 凸函数（与高数中的凸函数相反） 常见的： 凸组合 凸闭包 凸集合保凸运算 任 ...
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2018-02-19 10:28:02
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人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这些字眼经常被看到，但作为周边技术人员或者圈外的人是不是傻傻分不清，本期小编姐姐带着大家整理下思路，在翻阅了许多资料之后，整理出了较为准确的定义。
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2018-02-06 20:31:19
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