ng机器学习视频笔记（十二） ——PCA实现样本特征降维 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 所谓降维（dimensionality reduction），即降低样本的特征的数量，例如样本有10个特征值，要降维成5个特征值，即通过一些方法，把样本的10个特征值映射换算成5个特征值。 因 ...
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2018-02-04 12:50:49
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本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并且它如何在分类问题中发挥降维的作用。译自 Feature extraction using PCA。 简介 本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并 ...
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2018-01-31 22:15:19
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判别分析 回忆一下，我们已经学过了聚类分析（物以类聚，人以群分），主成分分析（因子的线性变换），因子分析（因子内部的联系）。今天要介绍的又是另外一种多元分析，判别分析，他是对于给定的样本 ? ，要判断他是来自哪一个总体。神奇不！！！ 如何进行判别呢，主要有三种方法： 距离判别 ? 判别 ? 判别 距 ...
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2018-01-24 16:54:18
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 13.2 K 均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 ...
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2018-01-17 01:13:49
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PCA（Principal Component Analysis）不仅仅是对高维数据进行降维，更重要的是经过降维去除了噪声，发现了数据中的模式。 PCA把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕 ...
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2018-01-11 16:00:31
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下面是python2版本的程序: 对鸢尾花数据进行主成分分析法的操作,并画图: import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib用于数据的可视化from sklearn.decomposition import PCA #加载pca算法包from sklea ...
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2018-01-07 11:52:09
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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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2017-12-22 12:24:14
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。 主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分 探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构 ...
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2017-11-24 17:00:15
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下面是一些主流的会用于综合指标评价以及绩效评价的一些方法： 目前这个方法是对于医保领域评价绩效用的最多的，包括重庆市、天津市、苏北某市。具体相关文献见文件夹“AHP+加权”。 优点：这个方法目前最符合需求，可以将定量的指标结合算出综合指标，用的也比较多。 缺点：对于各指标之间的关系没有具体考虑，只是 ...
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2017-11-16 11:25:33
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Principal Component Analysis-PCA 用途：降维中最常用的一种手段 目标：提取最有价值的信息（基于方差） 内积： 解释： 设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度 向量的表示及基变换 向量可以表示为（3,2） 实际上表示线性组合： 基：（1,0） ...
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2017-11-08 20:00:20
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