PCA步骤

最新推荐文章于 2025-06-09 19:59:08 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-09 19:59:08 发布 · 250 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/78394058?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162441940616780357265467%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162441940616780357265467&biz_id=0&ut

本文是PCA（主成分分析）的详细教程，通过图文并茂的方式深入浅出地介绍了PCA的基本原理和应用。从数据降维的角度出发，解释了PCA如何寻找数据的主要特征，并展示了PCA在实际数据分析中的实施步骤和效果。适合初学者和进阶者学习备忘。
CheungCong
关注
主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解
Shiraka的博客
01-06 2万+
主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解 前言 上一节我们了解到在构建神经网络模型，除了掌握如何搭建神经网络架构，了解参数具体含义，规避风险等方法。第一步是要对采用数据集的详细了解，无需接触任何神经网络代码，而是从彻底检查数据开始。这一步是非常关键的一步，往往我们在数据处理的某一个步骤会一定程度上的影响实验结果。本节将讲述常见的数据降维方法PCA，减少数据集的变量数量，同时保留尽可能多的信息。 1. 什么是主成分分析？ ​ PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的
主成分分析（PCA）
m0_75013835的博客
06-16 3556
PCA是一种强大的数据降维和特征提取工具，在机器学习中具有广泛的应用。通过了解PCA的基本原理和算法步骤，我们可以更好地掌握其使用方法，并在实际任务中发挥其优势。当然，PCA也存在一些局限性，我们需要在应用中结合具体问题和数据特点进行选择和优化。
pca方法实现详细步骤
10-16
pca方法的实现步骤和c++实现，详细介绍pac 的实现步骤
PCA的过程
行路者
08-09 5505
操作流程： 1、去除平均值，让每一维特征减去各自特征的平均值 2、计算协方差矩阵 如果数据是三维的，那么协方差矩阵是这样的。主对角线上是方差，非对角线是两两元素的协方差。 协方差的绝对值越大，对彼此的影响就越大。 3、计算协方差矩阵的特征值与特征向量 4、对特征值从大较小的排序 5、选择最大的K个特征值，对应的特征向量 6、将数据转换到K个特征向量构建的新空间中。 具体做法是...
PCA过程
weixin_42936560的博客
02-21 929
PCA（Principal Component Analysis），也称为主成分分析。降维可以解决三类问题： 缓解维度灾难 在压缩数据的同时让信息损失最小化 维度少的数据通过可视化更容易理解 从数学的角度来看，PCA的目标是什么呢？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，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，并且，我们希望在所投影的维度上数据的方差最大，尽量使新的m个...
PCA算法过程
re_call的博客
06-03 5659
PCA是主成分分析(Principal Components Analysis)的简称。这是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，那么我们可以运用PCA算法降低特征维度。这样不仅可以去除无用的噪声，还能减少很大的计算量。 ...
主成分分析（PCA）步骤及代码
weixin_52952969的博客
05-25 5998
文章介绍了主成分分析的步骤，并附上了matlab和python的代码详解，在文章最后还有关于主成分分析的一些常见问题和应用方法。
pca降维,pca降维的原理及步骤,matlab
09-10
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的数据降维技术，它通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系统中，使得新坐标系统的第一个坐标（即第一主成分）是原始数据方差最大的方向，第二...
Python：PCA降维与还原详解
日常学习与专研的记录
07-18 2308
本文介绍python的pca降维与还原。
PCA算法
qq_38939498的博客
01-22 5414
PCA算法 关于PCA的算法，网上有许多，但是很枯燥无味，我看着西瓜书上的PCA算法的介绍，写的确实很好但是根本很难看下去，给了我一种有着很多的宝藏却不知道从哪里开始的感觉，我本身也是算法的学习者，话不多说，接下来我给大家介绍一下我在机器学习的过程中的心得体会。希望有不同的可以私信我。当然我这个也是从B站上看的。 PCA算法全称是Principle Compoent Analysis,中文是主元成分分析。 ...
PCA故障诊断步骤
03-02
包括PCA基本理论，基于PCA的故障检测步骤、PCA方法的优缺点，基于TE平台的仿真结果和总结
主成分分析法（PCA）原理和步骤
吴建明wujianming_110117
01-30 2万+
主成分分析法（PCA）原理和步骤 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据，转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分。 可以使用两种方法进行 PCA，分别是特征分解或奇异值分解（SVD）。 准备工作 PCA 将 n 维输入数据缩减为 r 维，其中 r<n。简单地说，PCA 实质上是一个基变换，使得变换后的数据有最大的方差，也就是通过对坐标轴的旋转和坐标原点的平移，
PCA（主成分分析）-------原理，推导，步骤、实例、代码
热门推荐
byliut的博客
03-15 4万+
2.思想：PCA的思想是将n维特征映射到m维上（m<n），这m维是全新的正交特征，称为主成分，这m维的特征是重新构造出来的，不是简单的从n维特征中减去n-m维特征。2.PCA可以从数据中识别主要特征，通过将数据坐标轴旋转到数据角度上那些最重要的方向（方差最大），然后通过特征值分析，确定出需要保留的主成分个数，舍弃其他主成分，从而实现数据的降维。也就是说在d1方向上的投影的绝对值之和最大（也可以说方差最大），计算投影的方法就是将x与d1做内积，由于只需要求d1的方向，所以设d1是单位向量。
PCA详解
chenjunheaixuexi的博客
06-04 1万+
PCA，即主成分分析，通常用于数据的降维、去噪，可以有效地解决过拟合问题，提高训练效率
PCA 算法详解
我要一步一步向前走
01-08 6812
PCA算法步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）即为降维到k维后的数据 实例： 用PCA方法将这组二维数据其降到一维。 因为这个矩阵的每行已经是零均值...
对于PCA计算过程的理解
brightming的专栏
12-29 2702
对于PCA计算过程的理解参考了诸多关于pca的学习资料，总算是有点认识了，今天参考： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 对着把这个计算和恢复过程做了一遍，加深印象。 数据都是直接拿上面文章的。一、样本整理 二、投影到1维 1、计算投影到1维后的数据 2、恢复数据 三、投影到2维 1、计算投
主成分分析（PCA）原理与实战：从0到1彻底掌握
最新发布
Serven的博客
06-09 3468
主成分分析（PCA）原理与实战：从0到1彻底掌握
python主成分分析_Python机器学习笔记：主成分分析（PCA）算法
weixin_39570530的博客
11-28 2089
一：引入问题首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计：首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢？首先我们一眼就能看出来，数学，物理，化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分（很显然，数学作为第一主成分，因为数据成绩拉的最开）。那么为什么我们能一眼看出来呢？当然是我们的坐标轴选对了！！下面，我们继续看一个表格，下...
pca步骤
05-14
### 主成分分析（PCA）的详细步骤及实现过程 主成分分析（PCA）是一种常见的数据降维技术，其核心目标是通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时最大程度地保留原始数据中的方差信息。以下是PCA的具体使用步骤...
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