https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入 > > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-11 00:32:47
阅读次数：
125
04 数据降维 降维： 降低特征的数量 特征选择 主成分分析 特征选择： 特征选择的原因 冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能 噪声：部分特征对计算结构有影响 特征选择是什么？ 1. 定义： 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值，也可 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-10 19:31:03
阅读次数：
124
主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-07 18:49:59
阅读次数：
131
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 主成分分析(PCA)# 一、维数灾难和降维在KNN算法中曾讲到，对于高维数据，会出现数据样本稀疏、距离计算困难等... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-16 17:45:11
阅读次数：
100
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 主成分分析代码(手写数字识别)# 一、导入模块```pythonimport timeimport numpy ... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-16 17:43:20
阅读次数：
119
Python3入门机器学习经典算法与应用学习 资源 datasets可以用来加载真实数据进行模型训练的测试 model_selection模块提供了模型选择的相关操作 preprocessing模块提供了数据预处理的相关操作 neighbors模块提供了近邻相关的算法实现 metrics模块提供了数 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-14 23:43:24
阅读次数：
213
PCA的概念： 主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征，这k维特征被称为主成分，在原数据的基础上重新构造出来k维。就是从原始的空间顺序的找出一组相互正交的坐标轴，新坐标轴的选择和数据本身有很大的关系。其中，第一个坐标轴是从原数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选择是与第一个坐标轴正 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-14 12:10:42
阅读次数：
210
Sparse PCA 稀疏主成分分析 2016-12-06 16:58:38 qilin2016 阅读数 15677 文章标签： 统计学习算法 更多 分类专栏： Machine Learning Sparse PCA 稀疏主成分分析 2016-12-06 16:58:38 qilin2016 阅读数 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-10 09:12:28
阅读次数：
139
主成分分析（Principal Component Analysis） 1. 一个非监督的机器学习算法 2. 主要用于数据的降维 3. 通过降维，可以发现更便于人类理解的特征 4. 其他应用：可视化、去噪 通过映射，我们可以把数据从二维降到一维： 显然，右边的要好一点，因为间距大，更容易看出差距。 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-06 00:13:33
阅读次数：
101
主成分分析(Principe Component Analysis，PCA)，属于最常用的降维方法之一。顾名思义，主成分分析就是找出数据的主要部分来替代表示原始数据。所谓主要部分，就是用它来表示原始数据时，误差小。那么如何衡量这个误差呢？首先，将数据从高维降低到低维，实际上就是找一个超平面，使其能够... ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-02 20:35:27
阅读次数：
150
