主成分分析PCA案例及原理

最新推荐文章于 2025-07-08 15:19:12 发布
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分类专栏： 机器学习数学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GoodShot/article/details/80375203
本文通过实战案例介绍主成分分析(PCA)的应用，并深入探讨PCA背后的数学原理，帮助读者理解如何利用PCA进行数据降维。

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1.

主成分分析PCA案例

https://blog.youkuaiyun.com/goodshot/article/details/78080220

 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2222048.html

附:



使用上方链接的解释：


2.

主成分分析（PCA）原理总结

http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html
主成分分析PCA原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1728
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)原理及R语言实现及分析实例
拓端研究室TRL
11-01 1013
SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值（本例中，第一主成分的值为10）。可以看出，PC1(84.4%)和PC2(9.2%)共可以解释这12个变量的93.6的程度，除了CONT外的其他的11个变量与PC1都有较好的相关性，所以PC1与这11个变量基本斜交，而CONT不能被PC1表示，所以基本与PC1正交垂直，而PC2与CONT基本平行，表示其基本可以表示CONT。一般的原则是：要保留的主成分的个数的特征值要大于1且大于平行分析的特征值。
主成分分析法案例
05-31
主成分分析法案例讲解Ppt,多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。
主成分分析案例
weixin_34138139的博客
01-22 2595
主成分分析案例——我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 主成分分析步骤 对原始数据进行标准化处理 计算相关系数矩阵 ​ 计算特征值和特征向量 选择 ​ 个主成分，进行综合评价 分析 clc,clear; load gj.txt; ​ % 标准化数据 计算相关系数矩阵 gj = zscore(gj); r = corrcoe...
主成分分析（PCA）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 929
PCA是一种强大且广泛使用的。
主成分分析例子
06-02
主成分分析的例子，特别适用于数学建模啊，多看看是有好处的。
[转载]简单易学的机器学习算法-主成分分析（PCA）
weixin_30861797的博客
06-26 1362
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数，即由原来的二维转换成了一维。处理降维的技术有很多种，如前面的SVD奇异值分解，主成分分析(PCA)，因子分析(FA)，独立成分分析(ICA)等等。 二、PCA的概念 PCA是一种较为常用的降...
主成分分析PCA
qq_61676094的博客
01-01 865
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。
《主成分分析与核主成分分析：从入门到精通，轻松实现数据降维与代码详解》-适用于初学者，轻松导出融合特征至Excel文件 ,主成分分析PCA、核主成分分析KPCA用于数据降维，代码注释详细，适合新手学
01-23
主成分分析（PCA）与核主成分分析（KPCA）是两种常用的数据降维技术，它们在统计学和机器学习领域中扮演着重要的角色。PCA通过线性变换将数据转换到一个新的坐标系统中，使得数据的方差最大。该方法在降低数据维度的...
主成分分析及其实例
m0_63758428的博客
01-01 2502
1.主成分分析优点以方差衡量信息的无监督学习，不受样本标签限制。由于协方差矩阵对称，因此k个特征向量之间两两正交，也就是各主成分之间正交，正交就肯定线性不相关，可消除原始数据成分间的相互影响。可减少指标选择的工作量，而且计算方法简单，易于在计算机上实现。2.主成分分析优点主成分解释其含义往往具有一定的模糊性，不如原始样本完整。贡献率小的主成分往往可能含有对样本差异的重要信息，也就是可能对于区分样本的类别（标签）更有用。
主成分分析法步骤，例子
05-15
主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助
主成分分析理论介绍及举例
03-09
主成分分析理论介绍及举例Principal Component Analysis
主成分分析介绍及实例
03-20
图像融合问题中比较常用的方法，主成分分析介绍及实例 主成分分析就是用较少的新变量代替原来较多的变量，以达到简化问题的目的
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 1976
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...
第16章 主成分分析：四个案例及课后习题
m0_56676945的博客
07-08 2996
1.假设x为m维随机变量，其均值为μ，协方差矩阵为Σ。考虑由m维随机变量x到m维随机变量y的线性变换yi​αiT​xk1∑m​αki​xk​i12⋯m其中αiT​α1i​α2i​⋯αmi​。如果该线性变换满足以下条件，则称之为总体主成分：（1）αiT​αi​1i12⋯m；（3）变量y1​是x。
深入理解主成分分析 (PCA) 及其广泛应用
weixin_51524504的博客
08-22 2527
PCA 在多种实际场景中表现出色。例如，在图像压缩中，PCA 通过提取最主要的特征来减少图像数据的存储需求；在噪声过滤中，通过去除低方差主成分，PCA 能有效减少数据中的噪声。
8.11 实例：主成分分析
很嗨
08-03 2077
主成分分析（principal components analysis,PCA）是一个简单的机器学习算法，可以通过基础的线性代数知识推导。 假设在Rn\mathbb R^n空间中我们有mm个点{x(1),…,x(m)}\{x^{(1)},\dots,x^{(m)}\}，我们希望对这些点进行有损压缩。有损压缩表示我们使用更少的内存，但损失一些精度去存储这些点。我们希望损失的精度尽可能少。 一种编码
Python实现主成分分析PCA教程及数据集下载
主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，它通过正交变换将可能相关的变量转换为线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。PCA的目标是选择最能代表数据集的主成分，同时尽可能地保留原始数据集的变异性。它在...
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