简单的主成分分析。第一次见识PCA，我的认识是，尽量用更少的维度来描述数据，以达到理想(虽不是最好，但是''性价比''最高)的效果。 还有，运行到最后会播放一段振奋人心的歌曲哈！ ...
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2016-09-17 01:54:26
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转载地址：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目 ...
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2016-08-31 10:34:24
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原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ h... ...
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2016-08-27 18:04:30
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始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示，我们都知道在低维度下数据处理比较方便，因而数据进行简化成为了一个重要的技术。对数据进行简化的原因： 1.使得数据集更易用使用。2、降低很多算法的计算开销。3、去除噪音、4.使得结果易懂 这里我们关心的数据降维技术为主成分分析（PCA）。在PCA中， ...
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2016-08-22 21:40:06
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一、引入
主成分分析（PCA）是一种降维算法，能大大加速你的无监督特征学习算法。更重要的是，理解PCA能让我们后面实现白化，这是一个对所有算法适用的重要的预处理步骤。
假设你在图像上训练你的算法。不过输入稍微有点冗余，因为图像中相邻的像素值是高度相关的。具体来说，假设我们在16*16的灰度图像块上训练。那么x∈R256是256维的向量，一个特征xj对应着图像中每个像...
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2016-08-14 10:23:40
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前言：
第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果...
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2016-07-19 13:57:01
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我们知道主成分分析是一种降维方法，但是其本质上只是一种矩阵变换的过程，提取出来的主成分并不都具有实际含义，而这种含义往往是我们所需要的，接下来的因子分析可以解决这个问题因子分析可以看做是主成分分析的推广，而主成分分析也可以看做是因子分析中提取因子的一种方法，二者很多时候非常相像，但是也有一些不同，二 ...
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2016-07-10 23:28:10
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我们在分析问题的时候，为了准确全面的反映问题，常常收集很多变量，这些变量之间往往具有相关性，导致存在大量的重复信息，直接使用的话，不但模型非常复杂，而且所引起的共线性问题会使模型准确度降低。对此，我们经常使用主成分分析对数据进行处理，主成分分析是考察多变量间相关性的一种多元统计分析方法，基本思想是： ...
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2016-07-09 23:43:33
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PCA 主成分分析方法，LDA 线性判别分析方法，可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: 结果如下 ...
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2016-06-25 14:57:36
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一、主成分分析...
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2016-05-27 12:39:55
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