PCA（Principle component analysis） 主成分分析

最新推荐文章于 2024-05-18 22:41:35 发布
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本文通过两篇文章详细介绍了主成分分析（PCA）的两种解释角度：最小平方误差解释和最大方差解释。从不同维度深入剖析PCA的技术原理及其应用场景。
R语言主成分分析（Principle Component Analysis、PCA）
statistics+insight+vista+power
05-27 327
R语言主成分分析（Principle Component Analysis、PCA）
R语言PCA主成分分析（Principle Component Analysis）实战1
data+scenario+science+insight
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R语言PCA主成分分析（Principle Component Analysis）实战 目录 R语言PCA主成分分析（Principle Component Analysis）实战 #获取主成分的个数 #提取主成分 #获取主成分的个数 par(ask=TRUE) set.seed(1234) # make results reproducible # install.packages("psych") library(psych) fa.parallel(USJudgeRat..
机器学习 -- Unsupervised Learning: Principle Component Analysis
01-30
Unsupervised Learning: Principle Component Analysis Dimension Reduction Clustering Distributed Representation PCA PCA – Another Point of View
【ML】Principle Component Analysis 主成分分析
weixin_42761454的博客
11-07 352
Linear dimensionality reduction Dimentionality reduction Map the dataset with dimension d to the dataset with dimension k, and d > k. x=(x1⋮xd)d×1→(y^1⋮y^k)k×1=y^, k⩽d x = \begin{pmatrix} x_{1}\\ \vdots \\ x_{d} \end{pmatrix}_{d \times 1} \righta
PCA(Principal Components Analysis)
01-10 2770
文章目录一、定义符号二、中心化和标准化三、Z-score 标准化四、PCA 算法的基本思想五、求解 μ 与降维六、参考 一、定义符号 主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）是一种降维方法。为了更好的解释该算法，首先假设数据集为 {x(i);i=1,2,…,m}\{x^{(i)}; i=1,2, \dots, m\}{x(i);i=1,2,…,m}，其中 ...
机器学习算法之主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)
Black Magician的博客
10-07 872
文章目录
PCA (Principle component analysis) (主成分分析)
BrightHao_zi的博客
10-21 752
1.以一个二维数据为例说明PCA的目标 如上图所示，我们要在二维空间中找到一个维度（一个vector），将原数据集上的数据映射到这个vector上进行降维。如果没有施加限制，那么我们有无穷多种映射方法。 但是，我们知道，为了使数据集含有更多的信息，我们应该尽可能将降维后的数据区分开。以上图为例，如果选择Small variance的那条向量，很多数据点映射后挤在一起，那么我们就会损失许多有用信息。因此，PCA就是要找出一条vector，使数据降维后，有最大的方差。转化成数学公式就是： Var(z1)=1N
主成分分析（principle component analysis）和因子分析(exploratory factor analysis)、主成分分析PCA和因子分析EFA的关系是什么？
data+scenario+science+insight
02-25 570
主成分分析（principle component analysis）和因子分析(exploratory factor analysis)、主成分分析PCA和因子分析EFA的关系是什么？
Deep learning------------PCA (principle component analysis)
精锐小庄的专栏
12-05 1394
PCA在 stanford CS229课程里有详细的讲解： 一下是对PCA从各个方面的深入剖析： Introduction Principal Components Analysis (PCA) is a dimensionality reduction algorithm that can be used to significantly speed up yo
Principle Component Analysis 主成分分析
weixin_45286813的博客
04-19 505
Principle Component Analysis 主成分分析 Intro PCA is one of the most important and widely used dimension reduction algorithm. Other dimension reduction algorithm include LDA, LLE and Laplacian Eigenmaps. ...
principle component analysis
10-06
principle component analysis
主成分分析（principle component analysis）介绍
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郭云飞的专栏
12-04 2万+
一、介绍 主成分分析（principal components analysis，PCA）又称主分量分析，主成分回归分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，PCA是一种简化数据集的技术。 它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。 主成
Principle Component Analysis
To_be_thinking的博客
03-04 1056
特征空间的转换（从高维到低维） 符号约定 X=(x1,x2,...,xN)T=(x1Tx2T...xNT)=(x11x12⋯x1px21⋯⋯x2p⋮⋱xN1⋯⋯xNp)N×p X=(x_1,x_2,...,x_N)^T=\begin{pmatrix}x_1^T\\x_2^T\\...\\x_N^T\end{pmatrix} =\begin{pmatrix} x_{11} & x_...
第一章 PCA, Principle Component Analysis, 主成分分析
fxnfk
01-29 738
PCA（Principle Component Analysis）是用于降维的一种方法。 假设xxx是RnR^nRn空间中的一个点（一个向量），选择另外一组基（坐标系）W=[w1,ww,...,wn]W=[w_1,w_w, ...,w_n]W=[w1​,ww​,...,wn​]，x′x'x′然后从这组基里面丢掉一些维度，以实现降维的目的。基的选择是根据数据点投影到这个基上的新的向...
主成分分析（Principle Component Analysis）
七秒钟的记忆
01-31 966
主成分分析（principle component analysis，PCA）是一种特征提取的方法，可以对输入数据进行降维，常用作数据处理
主成分分析(Principle Component Analysis，PCA)
qq_43812171的博客
02-05 1278
PCA理论部分 PCA简介 顾名思义，主成分分析是分析一组数据中的主要成分。它是一种很好用的特征提取算法，用于降维。 PCA降维后的数据的各个维度之间是相互正交的，即提取出的特征之间是相互独立的，也就是这组数据的主要特征，而原始数据中可能某两个甚至多个字段之间存在着相关性，因此这个算法被称为主成分分析。 在很多情况下，无法人为去分辨一组数据中是否有冗余字段，因为这些字段之间可能存在着某种隐含的、人难以分辨的内在联系，或者得到的特征是一组计算出的向量，没有属性标签，在这种情况下，就需要对信息进行PCA降维。
【Python】机器学习笔记07-主成分分析（Principle Component Analysis）
weixin_41429999的博客
08-17 648
本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上； 本文用到的包： %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits, fetch_lfw_people from sklearn.decomposition import P
（简单易懂）PCA：Principal Component Analysis 主成分分析
最新发布
qq_39214409的博客
05-18 2691
Principal Component Analysis（PCA）是一种数据降维方式，可以将n维数据降低到指定的k维。此时延伸出一个问题，为什么数据要进行降维操作。如 Figure 1 在我们常用的二维坐标系中，我们可以很容易的观察出二维数据的分布规律，从而判断出数据的特性。假设在此数据的基础上，加上z轴，每个数据点在z平面上的抖动非常小，则数据点在z轴的变化对于数据整体的特性影响很小。我们足以在x、y轴上观察到数据的主要规律，那么数据在z轴上的维度可以选择忽略。
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