主成分分析详解

最新推荐文章于 2021-04-26 10:28:03 发布
转载 最新推荐文章于 2021-04-26 10:28:03 发布 · 664 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhouchangyu1221/article/details/104098589

很好的文章，说明了主成分分析的本质，传送门:
https://blog.youkuaiyun.com/zhouchangyu1221/article/details/104098589

53、主成分分析：样本主成分分析详解
stem5的博客
08-19 36
本文详细介绍了主成分分析（PCA）中的样本主成分分析方法，包括其数学基础、定义、性质以及具体分析流程。文章通过理论推导和实际案例展示了如何对观测数据进行降维处理，并探讨了其在时间序列和图像数据等领域的拓展应用。此外，还比较了主成分分析与其他统计分析方法的异同，为高维数据的有效处理提供了实用指导。
OpenCV主成分分析详解及编程示例
PixelInk的博客
09-06 230
PCA的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。通过保留较高方差的主成分，我们可以实现数据的降维，同时保留尽可能多的信息。在本文中，我们将详细介绍OpenCV中的主成分分析算法，并提供相应的编程示例。通过选择不同的主成分数量，我们可以实现数据的降维，并根据需要保留适当的信息量。请注意，PCA还可以应用于图像处理等更复杂的情况，但本文仅涵盖了基本的概念和示例。在上述代码中，我们使用了前两个主成分的主成分向量和特征值，通过矩阵乘法和加法操作来重构原始数据。
主成分分析
weixin_39056447的博客
12-02 1270
主成分分析 Principal component analysis 1 基本思想 主成分分析就是把原来的多个指标转化成少数几个代表性较好的综合指标，这少数几个指标能够反映原来指标大部分的信息（85%以上），并且各个指标之间保持独立，避免出现重叠信息。主成分分析主要起着降维和简化数据结构的作用。 1.1 数学模型 p个维度来描述一个实际问题，那么N个样本的数学模型可以表示为： ...
主成分分析案例
weixin_34138139的博客
01-22 2613
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...
精选资源
【机器学习】主成分分析详解
02-24
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，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。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物...
BDPCA—双向主成分分析详解及编程
一地鸡毛的博客
04-26 1588
本文首先介绍了为什么提出BDPCA，PCA的过拟合问题和2DPCA提取特征维度较大。对BDPCA进行了数学公式介绍，最后使用C++对其进行了编程。
主成份分析
曾青松的专栏
07-23 1533
function main()%*************主成份分析************%读入文件数据X=load(data.txt);%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================%标准化处理[p,n]=size(X);for j=1:n mju(j)=mean(X(:,j));
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
主成分分析（PCA）原理详解
热门推荐
李春春的专栏
03-04 46万+
机器学习中有关特征选择的问题，其实就是要剔除和类标签无关的特征，去除噪声或者冗余。在这种情况下，需要一种特征降维的方法来减少特征数，减少噪音和冗余，减少过度拟合的可能性。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。现在的问题是，对于很高维数据，你能想象其分布吗？就算能描述分布，如何精确地找到这些主成分的轴？如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息？所以，我们就要用到主成分分析的处
Matlab实现PCA主成分分析详解
PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维技术，它利用正交变换将可能相关的变量转换为一系列线性无关的变量，这些变量称为主成分。在机器学习和数据挖掘领域，PCA是数据预处理中的一项重要技术，用以降低数据的维度，...
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