今天用SPSS对一些数据进行主成分分析，SPSS 19.0进行主成分分析的方法是：分析——降维——因子分析，可是当导入一些变量的时候。就会弹出窗体说“列表中不同意存在字符串变量”，能够点击：视图——变量，看到各个变量的类型，发现确实有些变量是字符串类型的。我的数据是以csv格式保存的，但SPSS在导 ...
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2017-06-13 16:51:58
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引言 主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。 假设你使用图像来训练算法，因为图像中相邻的像素高度相关，输入数据是有一定冗余的。具体来说，假如我们正在训练的16x16灰度值图像 ...
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2017-06-04 16:59:39
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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析法是一种常用的减小数据维度的算法。 能力有限在这里就不做过多的数学分析了，具体原理可参见http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/PCAWhitening/ 以及更具体 ...
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2017-05-22 17:52:23
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恢复内容开始 今天学习第一周的第二课时：降维。 一、PCA主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法，直观来讲是把数据按照weights来筛选出主成分消除（或者隐蔽）不太重要的方面，使得高纬度数据投射到低维度。 直观来讲是应用了统计学上 ...
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2017-05-21 18:44:54
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这部分也许是数据预处理最为关键的一个阶段。 如何对数据降维是一个很有挑战，很有深度的话题，很多理论书本均有详细深入的讲解分析。 本文仅介绍主成分分析法(PCA)和探索性因子分析法(EFA)，并给出具体的实现步骤。 ...
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2017-05-20 21:56:51
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主成分分析是利用降维的方法，在损失很少信息量很少的前提下 ...
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2017-05-19 00:48:38
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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 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 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 14.4 主成分分 ...
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2017-05-12 19:03:22
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1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是减少数据集的维度，然后挑选出基本的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图中的曲线B。一样。它的覆盖范围最广。基本步骤：（1）首先计算数 ...
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2017-05-07 11:45:56
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Coding by Chang, 2017/04/30 1.主成分分析（PCA） 1.1 PCA数学模型 最大可分性出发（参考《机器学习》周志华）：样本点在超平面上的投影能尽可能分开。 即应该使投影后样本点的方差最大化： maxtr(WTXXTW) s.t. WTW=I 这个目标函数可以通过对协方差 ...
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2017-04-30 14:11:06
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转：http://blog.csdn.net/passball/article/details/24037593 主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在 ...
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2017-04-19 12:49:45
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