7_主成分分析法（Principal Component Analysis）

最新推荐文章于 2023-03-04 12:01:59 发布
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分类专栏： Python3入门机器学习 文章标签： 机器学习 线性代数 pca降维
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7_主成分分析法（Principal Component Analysis）

通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA，在这个课程中，我们将另辟蹊径，绕开繁重的数学概念，使用梯度下降法的姊妹方法：梯度上升法来求解PCA问题，进而深刻理解PCA的基本原理，如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景，不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力，也让大家看到PCA在降噪，人脸识别等…

7-1 什么是PCA

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  • 第一步:将样例的均值归为0(demean)
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7-2 使用梯度上升法求解PCA问题

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7-3 求数据的主成分PCA

7-4 求数据的前n个主成分

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7-5 高维数据映射为低维数据

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7-6 scikit-learn中的PCA

7-7 试手MNIST数据集

7-8 关于 MNIST 数据集的最新获得方式

7-9 使用PCA对数据进行降噪

7-10 人脸识别与特征脸

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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）与因子分析（factor analysis）
statistics+insight+vista+power
03-05 216
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）与因子分析（factor analysis）
主成分分析(Principal Component Analysis) 原理与代码实例讲解
最新发布
AI天才研究院
07-01 875
主成分分析(Principal Component Analysis) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：数据降维，特征提取，线性变换，矩阵运算，统
主成分分析优秀论文.zip
02-19
感觉这个算法没怎学过，看看论文心里有个底。这是自己打美赛时留下来的东西，大家可以参考它的模板和一些大标题的英文写法。这篇应该是O奖的。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
Michael是个半路程序员
04-26 3813
文章目录1. 总体主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法 利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据 转换为 少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量 称为 主成分 主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA属于降维方法 主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有力工具，也用于其他...
Principal Component Analysis
曾青松的专栏
07-23 1565
 function [pc, score, latent, tsquare] = PCA(x);% PRINCOMP Principal Component Analysis (centered and scaled data).% [PC, SCORE, LATENT, TSQUARE] = PRINCOMP(X) takes a data matrix X and% r
principal component analysis
my_god2008的博客
01-15 181
Derivation (method of Lagrangian multiplier) Derivation First step: Find αk′x\bm \alpha'_k \bm xαk′​x that maximises var(αk′x)\text{var}(\bm \alpha'_k \bm x)var(αk′​x) Choose normalisation constrai...
【opencv-ml】主成分分析简介Principal Component Analysis (PCA)
cxyhjl的博客
04-03 3406
Goal在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 类 cv::PCA 计算对象的方向orientation of an object。What is PCA?主成分分析 (PCA) 是一种统计过程（statistical procedure），用于提取数据集最重要的特征。假设您有一组 2D 点，如上图所示。每个维度对应一个您感兴趣的特征。这里有些人可能会争辩说这些点是...
zhuchengfen.zip_主成分分析法_主成分改进_指标主成分_改进的主成分分析法的MATLAB程序
07-15
主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的统计方法。它通过线性变换将原始高维数据转换为一组各维度线性无关的表示，称为主成分。这些主成分是按照数据方差的大小...
主成分分析法Principal component analysis (PCA)介绍
daydayup_668819的博客
07-17 3784
1.简介 Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of lin...
主成分分析法_主成分分析_
10-01
在提供的“主成分分析法.ppt”文件中，可能包含了PCA的详细步骤、实例解析、代码实现等内容，对于深入理解和掌握PCA方法会有很大帮助。建议仔细阅读并结合实际数据进行操作，以提升对主成分分析的实际应用能力。
R中的主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
LonghaoJia的博客
03-04 3128
作为零售行业的数据科学家，假设您正试图从包含以下五个特征的数据集中了解是什么让客户满意：每月费用、年龄、性别、购买频率和产品评级。为了更好地分析并得出可操作的结论，我们需要了解数据集，或者至少将其可视化。人类无法轻易地可视化超过三个维度，因此可视化具有五个特征（维度）的客户数据并不简单。这就是主成分分析（, PCA）的用武之地。“但是，什么是主成分分析(它是一种统计方法，可用于分析高维数据并从中捕获最重要的信息。这是通过将原始数据转换到低维空间，同时将高度相关的变量整理在一起来完成的。
主成分分析（principle component analysis）介绍
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
主成分分析（principal components analysis）介绍【转】
weixin_30708329的博客
10-27 626
主成分分析（principal components analysis，PCA）又称：主分量分析，主成分回归分析法 目录 1 什么是主成分分析法 2 主成分分析的基本思想 3 主成分分析法的基本原理 4 主成分分析的主要作用 5 主成分分析法的计算步骤 6 主成分分析法的应用分析 6.1 案例一：主成分分析法在啤酒风味评价分析中的应用[1] 6.1.1 1 材...
主成分分析法
weixin_43485643的博客
08-10 1030
主成分分析法 文章目录主成分分析法一、主成分分析的理解二、使用梯度上升法求解PCA三、求数据的前n个主成分四、将高维数据向低维数据映射五、scikit-learn中的PCA六、对真实数据集MNIST使用PCA七、使用PCA降噪八、PCA与人脸识别我是尾巴： 主成分分析法：(Principle Component Analysis, PCA)，是一个非监督机器学习算法，主要用于数据降维，通过降维...
主成分分析（PCA） 的有关总结1【附：论文入门的小建议】
怕什么真理无穷？进一寸有一寸的欢喜~
01-21 5820
概述：   这篇文章是比较基础、比较适合入门的计算机视觉的有关博客或链接，每个链接下面有一些说明   （这些链接都是我自己看过的，不过因为目前水平有限，列出的链接都比较基础，大多是方法的介绍和推理等等...）   此外，还有一些关于 matlab 和 其他知识 的链接，是我在看论文时，遇到了相应的问题，觉得值得收藏或者重看的链接，也一并列举在此 主成分分析（PCA） 机器学习
浅谈主成分分析法
dangshan5的博客
01-23 2993
主成分分析 **目的是将许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量 再从这些变量中选出比原始变数少，能解释大部分数据中的几个新变量（主成分，解释数据的综合性指标）** 步骤 对原始数据进行标准化处理（正规化方法：基于原始数值的均值和标准差进行数据的标准化） i个评价对象的第j个指标变量的取值为Aij 将各个Aij化为标准化指标值 计算相关系数矩阵R 计算特征值和特征向量 （设A是n阶方阵，如果存在数λ和n维非零向量α使 Aα=λα 成立 则称λ为方阵A的一个特征值，α为方阵A对应于特
PCA主成分分析法概论
xzcpdxhx的博客
08-30 792
1.PCA算法的研究背景 在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。 因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达
主成分分析PCA
GoodShot的专栏
09-24 2174
主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。 2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立。 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反
主成分分析法（PCA）
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weixin_45142381的博客
10-03 3万+
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。
MATLAB实现核主成分分析法代码详解
核主成分分析法（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的一种扩展，它利用了核技巧来处理非线性可分的数据。在数据预处理、模式识别和机器学习领域，KPCA...
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