主成分分析和奇异值分解是两种常见的数据降维算法，它们在机器学习和数据挖掘领域中得到广泛应用。本文将会介绍PCA和SVD算法，以及它们在Python中的实现。

最新推荐文章于 2024-12-17 10:26:51 发布
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文章标签： python 机器学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130935978
本文介绍了PCA和SVD两种数据降维算法，这两种算法广泛应用于机器学习和数据挖掘。PCA通过线性变换寻找主要特征，而SVD通过矩阵分解实现数据降维。文中提供了sklearn库实现PCA及numpy库实现SVD的Python代码示例。

主成分分析和奇异值分解是两种常见的数据降维算法，它们在机器学习和数据挖掘领域中得到广泛应用。本文将会介绍PCA和SVD算法，以及它们在Python中的实现。

  1. PCA（主成分分析）

PCA是一种经典的数据降维算法，其目标是将高维数据映射到低维空间上，即找到数据中的主要特征，去除次要特征。PCA的核心思想是通过线性变换将原始数据变换成一组新的互不相关的变量，这些变量被称为主成分。

下面是使用sklearn库实现PCA的示例代码。

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 构造数据矩阵
X = np.array([[
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糖葫芦不做了，我们来跳一跳吧 O(∩_∩)O~~ PCA + 截断 SVD （含 python 实现及代码细节梳理）
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再来一遍 （1）如果我们有 m 条数据，每条数据有 n 个特征，我们会把整份数据描述为一个 m × n 的矩阵，m 行 n 列。 （2）提到向量，除非特意点名，否则默认就是列向量，比如这样写 x=(2,1,3)Tx = (2, 1, 3)^Tx=(2,1,3)T（转置转置转置啊）。 写在前面 本篇重点说一下截断 SVD 和 PCA。会穿插一些代码来说明，有些自己的理解没有写在正文，而是添加在代码注释里面了。很多细节也并不会做，比如白化等。 PCA 是用来做降维的，所以讨论 PCA 细节之前应该先确定真的需要
基于python的图像降维之SVD、PCA
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11-13 3377
SVD import cv2.cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("lena.png") gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) / 256.0 src = gray.copy() u, s, v = np.linalg.svd(gray) s = np.diag(s) feature = 128 u, s, v = u[:, :feature], s[:feature, :feature], v[:fe
PCA原理以及python实现（另外说说SVD奇异值分解）
outsider
08-10 7399
说明：大部分内容摘自这个链接http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html，由于没联系到博主，若侵权，望谅解，联系我删除，我觉得原文写得非常好所以分享到这里，算法实现部分以及第3点还有少点杂七杂八的是我自己写的。 一.基于最大可分性来解释PCA (1)简单说明 对于原有的数据我们希望降维后能够尽量的离散，这样能保留原有信息，方...
主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）的区别及应用（Python实现）
YOLOv6666的博客
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编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
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深入详解矩阵分解：奇异值分解（SVD）与主成分分析（PCA）在数据降维与特征提取中的应用
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