主成分分析（PCA）

最新推荐文章于 2024-06-16 12:33:12 发布
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分类专栏： scikit 文章标签： 数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/77530256
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python 进行主成分分析
weixin_41866806的博客
05-24 1864
from sklearn import preprocessing from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn import decomposition import os import cv2 import numpy as np for root,dir,files in os.walk('my_images'): for fi...
第8章 Stata主成分分析与因子分析
qq_45112156的博客
09-16 4万+
在进行数据统计分析时，还往往会遇见变量特别多的情况，而且很多时候这些变量之间还存在着很强的相关关系或者说变量之间存在着很强的信息重叠，如果我们直接对数据进行分析，一方面会带来工作量的无畏的加大，另一方面还会出现一些模型应用的错误，于是主成分分析与因子分析应运而生。这两种分析方法的基本思想都是在不损失大量信息的前提下，利用较少的独立变量来替代原来的变量进行进一步的分析。 8.1主成分分析 基本思想是将众多的初始变量整合成少数几个互相无关的主成分变量，而这些新变量尽可能地包含...
20190625——特征抽取 主成分分析
寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟。
06-25 263
主成分分析 定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 作用：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ...
基于python的主成分分析原理及其实现
知识搬运者
04-07 558
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于降低数据维度并发现数据中的隐藏结构。它的主要思想是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，从而尽可能保留原始数据的信息。特征向量是新坐标系的基向量，特征值表示数据在该方向上的方差。根据特征值的大小，选择最大的k个特征向量作为新的坐标系的基向量。计算数据的协方差矩阵。对原始数据进行中心化，即减去均值，使得数据的平均值为0。将原始数据投影到新的坐标系中，得到降维后的数据。
【机器学习】数据降维—核主成分分析(Kernel PCA)
探索世界，改变世界
02-03 1万+
本文代码推荐使用Jupyter notebook跑，这样得到的结果更为直观。 KPCA：将非线性可分的数据转换到一个适合对齐进行线性分类的新的低维子空间上。   非线性函数： Φ为一个函数，能够对原始的特征进行非线性组合，将原始的d维数据集映射到更高的k维特征空间。 利用核PCA可以通过非线性映射将数据转换到一个高维空间中，在高维空间中使用PCA将其映射到另一个低维空间中
主成分分析PCA
weixin_66403225的博客
06-16 1093
n_components：这个参数可以设置为一个大于等于1的整数,表示数据降到的维数。也可设置为一个(0,1]之间的数,用于设定主成分累积贡献率的阈值,让PCA类自己去根据样本特征方差来决定降维到的维度数。svd_solver:有4个可以选择的值:{'auto','full','arpack','randomized'},一般来说,使用默认值就够了。newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。将降维后的数据转换成原始维度的数据,
主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测 PCA-BP回归预测模型 多元回归预测 - Matlab主成分分析PCA降维，B
10-07
主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换...
主成分分析PCA.rar_PCA IRIs_PCA 数据集_PCA主成分分析_主成分_主成分PCA分析
09-23
在“主成分分析PCA”压缩包中，可能包含的是PCA分析过程的代码、结果图示以及详细的解释文档，这些资源可以帮助我们深入了解PCA算法在实际问题中的应用。通过深入学习和实践这些材料，我们可以更好地掌握PCA的原理和...
人工智能机器学习-主成分分析PCA降维
最新发布
09-17
人工智能机器学习-主成分分析PCA降维-MATLAB代码实现 主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维，同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一组新的变量，称为...
用python进行主成分分析（PCA）
TSzero的博客
05-10 1万+
一、简介  这篇文章简单介绍了PCA的原理、思想和一些定义，本文将介绍如何用python进行PCA。 二、实现 2.1 标准化数据  在对数据进行PCA前，需要先将数据进行中心标准化，即使特征的平均值为000，方差为111。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True) 使用说明： 实例化：scaler = StandardScale
使用Python进行层次聚类（一）——基本使用+主成分分析绘图观察结果+绘制热图
冬之晓
01-22 5万+
Python常用数据挖掘的工具包 python对于数据处理非常有好的语言，比如常用的scikit-learn和scipy都可以用来进行机器学习和数据挖掘。同时为了使得结果可视化，Python还提供了非常好用的可视化工具包matplotlib和seaborn。 使用Python进行层次聚类 聚类对于机器学习和数据挖掘来说都是一个非常常用的的工具。其中层次聚类又以其显示效果和可解释效果好而在...
python进行主成分分析
qq_41081716的博客
11-18 1778
数据： 序号 x1 x2 x3 x4 1 40 2 5 20 2 10 1.5 5 30 3 120 3 13 50 4 250 4.5 18 0 5 120 3.5 9 50 6 10 1.5 12 50...
【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy
热门推荐
wepon的专栏
12-26 10万+
【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy @author：wepon @blog：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/42177327 1、PCA算法介绍 主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获
Python 主成分分析PCA
杨航的专栏
11-23 2549
Python 主成分分析PCA 　　主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k 相关知识 介绍一个PCA的教程：A tutorial on Principal Components Analysis ——Lindsay I Smith 1.协方差 Covariance 　　变量X和变量Y的协方差
用python实现主成分分析（PCA）
ruoff的博客
05-09 4万+
用python实现主成分分析（PCA）python应用实例：如何用python实现主成分分析背景iris数据集简介算法的主要步骤代码实现查看各特征值的贡献率 python应用实例：如何用python实现主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，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。 背景 在许多机器学习、深度学习的应用中，往往需要处理大量样本或大的矩阵，多变量大样本无疑会为研究和应用提供丰富
基于Python和Numpy的主成分分析
nillei的博客
03-01 5378
主成分分析（Principal Component Analysis）是一种对特征进行降维的方法。在机器学习以及影像分类中广泛使用，能够极大提高无监督特征学习的速度。由于观测指标间存在相关性，将导致信息的重叠与低效。为此，我们更倾向于用更少量的、尽可能多的能反映源特征的新特征来代替原始观测指标。这就是主成分分析，其可以看作是高维空间通过旋转坐标系，找到最佳投影的过程。换言之，即将n维特征映射到k维
python sklearn_【Python】使用Python进行主成分分析，,使用sklearn库
weixin_39545329的博客
11-26 372
【Python】使用Python进行主成分分析，,使用sklearn库使用sklearn库中的PCA类进行主成分分析。导入要用到的库，还没有的直接pip安装就好了。from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np # 如果使用numpy的array作为参数的数据结构就需要，其他type没试过是否可以import pandas as pd...
机器学习实验：主成分分析PCA
匿名用户
11-06 1746
实验 4：主成分分析 （Principal Component Analysis） 介绍（Introduction） 在本次实验中，将实现主成分分析方法，并使用它获得人脸图像的低维表示。 本次实验需要用到的数据集包括： ex4data1.mat -2D 仿真数据集 ex4data2.mat -LFW人脸数据集 评分标准如下： 要点1：数据标准化--------------------（10分） 要点2：实现PCA算法-----------------（30分） 要点3：降维仿真数据----------
关于STC单片机硬件PWM的分析（PCA），对PWM输出频率的改变
Beach_pants的博客
02-22 1万+
本文转载自http://bbs.elecfans.com/jishu_546043_1_1.html STC单片机（具有PCA功能的），怎么硬件实现可变频率的PWM输出。很多朋友还在使用定时器做可变频PWM。 这里我就具体并仅介绍，怎么使用硬件PWM，在定时器0的分频基数下设计PWM。           首先看CMOD这个寄存器，这里我们主要关注 CPS0,CPS1,CPS2，这三个位
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