预处理: 主成分分析和白化

预处理技术详解
最新推荐文章于 2025-10-19 09:58:43 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-19 09:58:43 发布 · 452 阅读 · 0
文章标签：

#machine learning #机器学习 #主成分分析 #白化

本文主要介绍了两种常见的数据预处理技术——主成分分析(PCA)和白化(Whitening)。这两种方法常用于减少数据维度并提高后续处理步骤的效率。主成分分析能够通过线性变换将原始数据转换为一组相互独立的新特征；而白化则进一步使这些特征的方差相等，从而消除特征之间的相关性。
机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维
阿极的博客
02-25 1万+
主成分分析算法（Principal Component Analysis， PCA）的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距，这样的特征也被称为主成分。这也就意味着，借助这种方法，就能通过更少的特征捕获到数据集的大部分信息。
数据预处理—8.属性归约之主成分分析(理论及python实现)
柳杰的博客
03-31 1097
文章目录1.主成分分析介绍2.主成分分析计算步骤3.PCA常用参数介绍4.PCA实战 1.主成分分析介绍   主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法，它构造了原始数据的一个正交变换，新空间的基底去除了原始空间基底下数据的相关性，只需使用少量新变量就能够解释原始数据中大部分的变异。在应用中，通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分数据中的变量的几个新变量来代替原始变量建模。 2.主成分分析计算步骤 3.PCA常用参数介绍 from sklearn.decomposition import PCA
主成分分析与白化预处理
程引的专栏
08-11 2956
上一节介绍了主成分分析应用于2维数据。现在使用高维的图像数据来试试效果。 原始图像如图1所示。 图1 每个图片都是12*12的小patch，原始数据是一个144*10000的矩阵x。 在使用了PCA旋转之后，可以检查一下此时的协方差矩阵是否已经成功变成对角阵了，如图2所示。 avg=mean(x,1); x=x-repmat(avg,size(x,1),1); xRot = ze
实现主成分分析和白化
周红伟讲AI
09-04 569
 实现主成分分析和白化 From Ufldl Jump to: navigation, search 在这一节里，我们将总结PCA, PCA白化和ZCA白化算法，并描述如何使用高效的线性代数库来实现它们。 首先，我们需要确保数据的均值（近似）为零。对于自然图像，我们通过减去每个图像块(patch)的均值（近似地）来达到这一目标。为此，我们计算每个图像块的均值，并从每
UFLDL学习笔记 ---- 主成分分析与白化
weixin_30721899的博客
06-22 339
主成分分析（PCA）是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。看过下文大致可以知道，PCA本质是对角化协方差矩阵，目的是让维度之间的相关性最小（降噪），保留下来的维度能量最大（去冗余），PCA在图像数据的降维上很实用，因为图像数据相邻元素的相关性是很高的。 为了方便解释，我们以二维数据降一维为例（实际应用可能需要把数据从256降到50）： 需要注意的是，两个特征值经过了预处理，其均值为...
DeepLearning (三) 预处理：主成分分析与白化
Liu_LongPo的专栏
05-11 1万+
【原创】Liu_LongPo 转载请注明出处 【优快云】http://blog.youkuaiyun.com/llp1992PCA算法前面在前面的博客中已经有介绍，这里简单在描述一下，更详细的PCA算法请参考我的博客： 机器学习实战ByMatlab（二）PCA算法 PCA 的主要计算步骤 1.数据预处理，使得每一维数据都有相同的均值0 2.计算数据的协方差矩阵，Σ=1m∑mi=1(x(i))(x(
具体介绍sklearn库中：主成分分析（PCA）的参数、属性、方法
12-22
PCA（主成分分析）是一种广泛应用于数据降维的统计学方法，它的目标是将高维数据转换为一组线性不相关的低维表示，即主成分。这些主成分是原始特征的线性组合，且彼此正交，从而保留了数据的主要信息。在Python的...
多元统计分析：主成分分析与独立成分分析
# 多元统计分析：主成分分析与独立成分分析 ## 1. 分类的重要性与方法 在实际情况中，自然界很少能明确地划分成离散的类别，但分类（或范畴化）仍然非常有用。它能帮助决策者采取必要的预防措施来降低风险、进行...
14、自然图像统计：主成分、白化与稀疏编码
最新发布
5b6n7m8的博客
10-19 12
本文深入探讨了自然图像的统计特性及其在视觉建模中的应用，重点介绍了主成分分析（PCA）、白化和稀疏编码等方法。文章首先回顾了PCA与白化在解释视觉系统结构中的作用，并通过数学练习和计算机作业帮助理解像素相关性和协方差结构。随后，文章转向稀疏编码，阐述其相较于传统二阶统计方法的优势，提出通过最大化稀疏性来学习更具生物学合理性的特征。文中比较了多种稀疏性测量函数（如峰度、负平方根、log-cosh等），分析其优缺点，并给出了实际操作中的预处理步骤与优化建议。最后，总结了稀疏编码在图像识别与神经建模中的潜力，展望
14、自然图像统计：主成分、白化与稀疏编码探索
x1y2z的博客
10-19 15
本文深入探讨了自然图像的统计特性及其在图像处理中的应用，重点介绍了主成分分析（PCA）和白化方法在揭示图像二阶结构中的作用，并通过数学推导与计算机实验加深理解。文章进一步引入稀疏编码理论，阐述了稀疏性的定义、测量方法（如峰度与凸函数法），以及如何通过最大化稀疏性学习图像特征。随后，详细分析了稀疏编码在图像去噪与压缩中的具体流程与优势，包括字典学习、稀疏表示和重建过程。最后，讨论了当前面临的计算复杂度高、字典选择难等挑战，并展望了算法优化、多模态融合及新领域应用等未来发展方向。整体内容为理解视觉信息处理机制及
二维数据主成分分析（PCA）和白化操作的MATLAB代码
03-28
二维数据主成分分析（PCA）和白化操作的MATLAB简单示例，http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial有其教程。
主成分分析（PCA)
Tatiana's SA
09-05 416
主成分分析（Principal Component Analysis) 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。  见链接： [1]https://blog.youkuaiyun.com/lyl7...
python 机器学习 预处理和主成分分析(PCA)
huangjiaaaaa的博客
11-17 1724
预处理和主成分分析(PCA) 目的： 学会对数据进行预处理与缩放 学会使用PCA进行降维 初步了解相关参数 要求： 基于乳腺癌数据集完成以下任务： 1、乳腺癌数据的特征值有多少？ 2、写出数据变换的一般步骤 3、将数据进行StandardScale，MinMaxScaler和RobustScaer转换 4、在第三步骤的基础上，选择两个主成分，三个主成分利用LinearSVC分别器，求不同情况下的...
数据的特征预处理、特征选择、主成分分析
Macsen's Blog
08-26 1547
数据的特征处理 特征处理是什么 通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 数值型数据： 标准缩放： 归一化 标准化 缺失值 类别型数据： one-hot编码 时间类型：时间的切分 sklearn特征处理API sklearn. preprocessing 归一化 特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间 公式： X′=x−minmax−min X^{'} = \frac{x-min}{max-min} X′=max−minx−min​ X′=X′∗(mx−m
主成分分析（PCA）与白化
Lucky_girlhehui的博客
10-07 548
PCA与白化就是对输入数据进行预处理，前者对数据进行降维，后者对数据进行方差处理。 主成分分析（PCA）：通过抛弃，携带信息较少的维度对数据进行降维处理，从而加速机器学习得进程。 参考博客：https://www.cnblogs.com/Ponys/p/3428270.html...
PCA：详细解释主成分分析
热门推荐
lanyuelvyun的博客
09-04 22万+
1 PCA目的/作用 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。 PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到...
数据预处理，PCA主成分分析
weixin_44084325的博客
05-10 1548
from sklearn.decomposition import PCA my_pca = PCA(n_components=7) #10个属性删了3个剩7个 #数据表中不允许出现离散数据（salary，department），而且分析的left属性也不需要进行pca处理，因为是我们关注的属性 lower_mat = my_pca.fit_transform(df.drop(labels...
数据分析与处理（一）主成分分析(PCA)
rauchy的博客
07-18 3466
  最近在研究数据处理相关的算法，打算整理相关的知识点，以便日后复习之用。
ENVI遥感影像处理：主成分与最小噪声分离变换
在遥感影像分析中，最小噪声分离变换（MNF）是一种常用的技术，它源自于主成分分析（PCA），旨在降低噪声并揭示数据中的关键信息。MNF通过两次连续的主成分变换，首先基于噪声协方差矩阵分离和调节噪声，然后对噪声...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值