主成分分析（principal components analysis,PCA） 用基础的线性代数知识能够推导出主成分分析（principal components analysis,PCA）这一简单的机器学习算法。 1、出发点：在n维实线性空间中我们有m个点的集合{x(1),x(2),...,x( ...
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2019-10-02 14:34:38
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1、PCA分类介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 原理：线性映射（或线性变换），简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上，那么在数据分析上，我们是将数据的 ...
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2019-09-14 22:24:57
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版权所有，转帖注明出处 章节SciKit Learn 加载数据集 SciKit Learn 数据集基本信息 SciKit Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit Learn 预处理数据 SciKit Learn K均值 ...
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2019-09-02 09:49:01
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2019-09-02 09:26:25
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2019-09-02 09:19:41
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三、特征值和特征向量的应用实例 1、主成分分析（Principle Component Analysis, PCA） （1）方差、协方差、相关系数、协方差矩阵 方差： 协方差： , , **方差是衡量单变量的离散程度，协方差是衡量两个变量的相关程度（亲疏），协方差越大表明两个变量越相似（亲密），协方 ...
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2019-09-01 00:59:18
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主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维处理 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:数据可视化,去噪等 主成分分析是尽可能地忠实再现原始重要信息的数据降维方法 原理推导: 如图,有一个二维的数据集,其特 ...
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2019-08-18 13:51:09
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当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相 ...
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2019-08-17 16:25:16
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降维算法应用：数据压缩、数据可视化。 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据 都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点 的向量，而投射误差是从特征向量向该方 ...
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2019-08-16 00:53:54
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主成分分析法 [TOC] 主成分分析法：(Principle Component Analysis, PCA)，是一个非监督机器学习算法，主要用于数据降维，通过降维，可以发现便于人们理解的特征，其他应用：可视化和去噪等。 一、主成分分析的理解 ? 先假设用数据的两个特征画出散点图，如果我们只保留特征 ...
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2019-08-10 14:12:24
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