主成分分析（PCA）原理总结

最新推荐文章于 2021-11-17 18:58:22 发布
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#机器学习 #矩阵

本文探讨了Vue.js和React在现代Web开发中的应用，比较了两者的优势与特点，适合初学者了解两者选择。
主成分分析PCA原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1869
在数据分析中，我们常常面临数据维度较高的问题。例如，一个包含100个特征的样本，可能存在冗余信息，即多个特征之间存在高度相关性。这种情况下，直接使用所有特征进行建模或分析，不仅计算复杂度高，而且可能会降低模型的解释性和泛化能力。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种经典的降维技术，旨在将高维数据转化为低维数据，同时保留大部分原有信息。通过PCA，我们可以简化数据结构，降低计算复杂度，并提高模型的性能。
主成分分析PCA
最新发布
qq_61676094的博客
01-01 954
1、PCA容易收到离群点的影响2、PCA和SVD（奇异值分解）的关联SVD：最右的矩阵V，即为PCA的主成分RPCA需要先求出协方差矩阵，计算量较大SVD优点：一部分实现可不求出协方差矩阵C也可求出右奇异矩阵V，计算量降低。
python实战因子分析和主成分分析（附代码）
05-20
课程简介：互联网上对因子分析和主成分分析介绍残缺不全，无系统知识讲解。Toby老师教授学员搭建如何用python编程实现因子分析和主成分分析，课程有实战项目，附python代码。课程另一个亮点是把因子分析，主成分分析和机器学习建模结合，使模型维度降低，运行速度更快，数据存储降低，模型性能却没有显著降低，可谓四两拨千斤。作者介绍Toby，持牌照消费金融模型专家，发明金融模型算法专利，和中科院，清华大学，百度，腾讯，同盾，聚信立等平台保持长期项目合作；与国内多所财经大学有模型项目。熟悉金融风控和企业信用评级业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈等。擅长Python机器学习建模，对变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等有良好解决方法。
主成分分析（PCA）Python代码.ipynb
03-12
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
PCA详解
qq_36575363的博客
10-07 2345
1.相关背景 在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。 因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收
主成分分析（PCA）——以2维图像为例
程引的专栏
08-11 1万+
这一节不论是思想还是实现都比较容易。 主成分分析（PCA）就是模式识别里面说的K-L变换，思想是完全相同的。 详情可见我的博文：特征选择（三）-K-L变换 这里简单介绍几个概念。顺便贴出代码和效果图。 xRot = zeros(size(x)); xRot=u'*x; figure(2); scatter(xRot(1, :), xRot(2, :)); title('xRot');得到原
主成分分析（PCA）及其可视化——python
PY洋洋
11-17 10万+
一、主成分分析的原理 主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，这就使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问题时就可以只考虑少数几个主成分而不至于损失太多信息，从而更容易抓住主要矛盾，揭示事物内部变量之间的规律性，同时使问题得到简化，提高分析效率。 主成分分析正是研究如何通过原来变量的少数几个线性组合...
主成分分析（PCA）原理详解
热门推荐
Microstrong
06-09 66万+
“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
python主成分分析（PCA）
黄俊文的博客
12-10 3万+
一、PCA简介 1. 相关背景 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一...
机器学习——主成分分析Python实现
qq_42150995的博客
10-04 1109
主成分分析 Python实现 在Python中，主成分分析的函数位于Scikit-Learn中： sklearn.decomposition.pca(n_components=None, copy=True,whiten=False) 导入： from sklearn.decomposition import PCA 参数说明： n_components 意义：PCA算法中要保留的主...
PCA主成分分析---降维（python调用实现）
冬炫的博客
08-30 9248
使用鸢尾花数据集，原始特征向量为4，现在使用python库 降维为2维 import matplotlib.pyplot as plt # 加载matplotlib用于数据的可视化 from sklearn.decomposition import PCA # 加载PCA算法包 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris...
互联网反欺诈体系中的常用方法
慧安金科的博客
08-15 4393
反欺诈的方法多种多样，当前互联网反欺诈体系中常用的方法有信誉库、专家规则、机器学习等。 信誉库 信誉库即传统的黑白名单，通过内部积累、外部获取的各种人员、手机号、设备、IP等黑白名单对欺诈行为进行辨别，是一种实施简单、成本较低的反欺诈手段。与此同时，信誉库也存在着准确度低、覆盖面窄的缺陷和不足，仅可作为互联网反欺诈的第一道过滤网使用。 规则系统 规则系统是目前较为成熟的反欺诈方法和手段，主...
PCA基础理解
weixin_33721427的博客
12-04 144
转载于:https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/4145268.html
PCA降维的原理及步骤
每天进步一点点
04-10 5万+
*****降维的作用***** ①数据在低维下更容易处理、更容易使用； ②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示； ③去除数据噪声 ④降低算法开销 *****降维通俗点的解释***** 一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，数据量上百万条，对于下单
主成分分析（PCA）原理及R语言实现 | 降维dimension reduction | Principal component analysis...
weixin_30252155的博客
02-16 1629
如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家，那么不懂PCA、t-SNE的原理就说不过去了吧。跑通软件没什么了不起的，网上那么多教程，copy一下就会。关键是要懂其数学原理，理解算法的假设，适合解决什么样的问题。 学习可以高效，但却没有捷径，你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单。 PCA的原理和普通实现 PCA原理 2019年05月16日 用了这么久的PCA，看了很多人的讲解，基本上都...
奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)（讲解很清楚明了）
飘过的春风
05-03 5293
奇异值分解(SVD)原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html主成分分析(PCA)原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html
主成分分析PCA原理与代码实现详解
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种广泛应用于数据降维、特征提取和数据可视化的无监督学习方法。本文《PCA全流程详解[源码]》系统而深入地讲解了PCA的理论基础、数学推导、实际操作流程、...
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