机器学习-降维（PCA）

最新推荐文章于 2019-10-14 10:21:04 发布
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博客提供了原理和协方差矩阵解释的相关链接，可点击链接查看具体内容，涉及信息技术领域中数据分析相关知识。
sklearn实战-----4.降维算法PCA和SVD
zjmy的博客
06-16 1777
1 概述 1.1 从什么叫“维度”说开来 在过去的三周里，我们已经带大家认识了两个算法和数据预处理过程。期间，我们不断提到一些语言，比如说：随 机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；上 周我们讲解特征工程，还特地提到了，特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地 被我用来使用，直到有一天，一个小伙伴问了我，”维度“到底是什么？ 对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就
[机器学习] PCA理论
kuang_liu的专栏
10-22 1596
1. PCA综述 主成分析法（Principal Component Analysis, PCA）的思想就是 降维。 主成分析法可以  ① 降低整个数据集合的维度（单独每组数据维度不变）                               ② 提取数据集合中的主要成分，移除数据冗余，便于识别数据集中的一些规律(pattern) 用途有： 图像压缩，人脸识别。 2.
PCA的数学公式推导
qq_36855981的博客
11-30 1383
这个主要还是学的Andrew Ng的CS229课程，查阅了其他的很多资料，勉强理解了其中的思路；与诸位分享一下；首先假设数据X已经做过白化处理（白化是一个很简单的过程，这里不做赘述）； 那么PCA的目的就是找到一组正交基，使得数据X的方差尽可能的大； 即: max((X^T * U)^2); U为线性变换的正交基; (X^T * U)^2 = (U^T * X)*(X^T * U) = U^T*(X
PCA降维相关推导与重构误差计算k值选择
seekermp4的博客
10-26 8771
转发文章，原文章地址： https://www.jisilu.cn/question/252942
机器学习(3.1)--PCA降维基本原理
雨落那秋林
01-28 679
PCA（Principal components analysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法 为什么要降维 在真实的数据中有各种问题，PCA的思想是将n维特征映射到m维上（m 1、如多余的数据，商店的客流量与营业额，很明显这两组的数据相关度比较高      ,简单的理解就是把上述客流量与营业额合并成一个维度 2、由于信道不理想的，怎么滤去传输过程中的噪音    ，简单
主成分分析（PCA）
对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
11-14 1155
本文参考： 《机器学习》周志华 主成分分析（PCA）原理总结——刘建平 有关Pca的使用：样本数目和降维数目的关系 ———————————————————————————————————— 主成分分析（Principal Component Analysis）简称PCA，是一种最常用的降维方法。从名字里就可以看出，它追求的是找到主成分，在低维度的情况下尽可能的代表原来的数据情况。 从上图就可以看...
07-提交-无监督学习-降维-PCA-鸢尾花.pdf.zip
06-19
标题 "07-提交-无监督学习-降维-PCA-鸢尾花.pdf.zip" 提供的信息表明，这个压缩包包含的PDF文件是关于无监督学习中的降维技术，特别是主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）在鸢尾花数据集上的应用。...
机器学习-降维算法.ppt
07-07
在机器学习领域，降维算法作为一种重要的技术手段，起着至关重要的作用。降维可以理解为通过特定的数学变换，将原始数据从高维特征空间映射到低维特征空间的过程。其目的是在减少数据集中的特征数量的同时，尽可能...
机器学习-降维模型-人脸识别初步数据集
11-07
在机器学习领域，降维模型是一种重要的技术，用于处理高维度数据，降低复杂性并提高算法的效率。在这个“机器学习-降维模型-人脸识别初步数据集”中，我们聚焦于如何利用降维方法来处理人脸识别的问题。人脸识别是...
机器学习之PCA降维理论推导
zhuzuwei的博客
12-14 1551
1. PCA降维后的超平面大概具有这样的性质 （1）最近重构性：样本点到这个超平面的距离的足够近 （2）最大可分性：样本点在这个超平面的投影尽可能分开 2. 依据最近重构性推导：     假定数据样本进行了中心化，再假设投影变换后得到的新坐标系为W  =｛W1,W2,...,Wd｝，其中Wi是标准正交基向量, ||Wi||2 = 1, Wi.T*Wj = 0(i != j)。 若丢弃新坐
PCA与t-SNE降维数据
winycg的博客
11-24 5195
主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA )，是常用的降维方法。PCA是一种线性的降维方法，线性变换的直观表示为： 其中，x\bm{x}x是原始的样本，y\bm{y}y是降维后的样本，W\mathbf{W}W是转换矩阵。PCA的主要目标就是求解转换矩阵，我们需要预先定义目标函数，在PCA中，有以下两个优化目标： (1)最小化重构误差 (2)最大化投影后的方...
重构小记-理论篇
保定老狼的专栏
01-24 448
解决过长函数： 提炼函数 命名规则：做什么，而不是怎么做只读临时变量直接传入提炼函数多处调用临时变量，需传入提炼函数后返回 临时变量 分解临时变量，保证只承担一个责任，如果承担了多个责任则应该被替换（分解）为多个临时变量 以新的查询函数代替不变的临时变量已一个对象代替组合出现的一批临时变量如果一个对象的若干数据作为临时变量，考虑将整个对象传入提炼函数以函数对象取代函数，这样函
主成分分析(PCA)和局部线性嵌入（LEE）原理详解
superzzx0920的博客
05-05 5515
从KNN谈“维度灾难”，介绍线性降维PCA和局部线性嵌入LLE 这两种降维方法的原理
机器学习：降维算法-主成分分析PCA算法两种角度的推导
do it
10-14 3028
若把高维空间的样本点（可以想象是一个3维的）映射到一个超平面，怎样的超平面可以认为是“好的”，可以想到这个超平面大概有这样的性质： 最近重构行：样本点到超平面的距离都足够近；（样本点变化尽可能小，丢失的信息尽可能少） 最大可分性：样本点在这个超平面上的投影尽可能分开.（样本点在低维空间区分度尽可能高） 神奇的是，从两个角度出发，可以分别得到主成分分析PCA算法的两种等价推导。 根据最近重构性...
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-15
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究，重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用，包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断与修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型，结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真，获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等，进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析，展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性与扩展性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划与运行的技术工程师。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现；②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置与运维策略制定提供仿真工具支持；③支撑学术论文复现与算法改进研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程，重点关注状态转移逻辑与时间序列模拟的实现细节，并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证与扩展实验，以深化对方法机理的理解。
gdw439_SCMA_2356_1765656479779.zip
12-15
gdw439_SCMA_2356_1765656479779.zip
考虑电能交互的冷热电区域多微网系统双层多场景协同优化配置（Matlab代码实现）
12-15
考虑电能交互的冷热电区域多微网系统双层多场景协同优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“考虑电能交互的冷热电区域多微网系统双层多场景协同优化配置”展开，介绍了基于Matlab代码实现的综合能源系统优化方法。该研究构建了包含冷、热、电多种能源形式的多微网协同优化模型，采用双层优化架构与多场景分析方法，综合考虑电能交互、阶梯式碳交易机制以及供需双侧灵活响应等因素，旨在提升区域能源系统的经济性、低碳性与运行稳定性。文中详细阐述了优化模型的数学构建、求解算法设计及仿真验证过程，并提供了完整的Matlab代码资源，便于复现与二次开发。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或优化算法背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多微网系统的协同调度与容量优化配置研究；②支撑含可再生能源接入的综合能源系统低碳经济运行分析；③为学术论文复现、课题研究及实际项目提供算法模型与代码参考； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与文档内容同步学习，重点关注双层优化结构的设计逻辑与多场景建模方法，可通过调整参数与场景设置进行仿真验证，深化对综合能源系统协同优化机制的理解。
【未发表】基于开普勒优化算法KOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
并行化程序实现与优化项目_该项目专注于并行计算技术的深入实践与性能提升通过实现和优化多种并行化模型与算法包括但不限于基于OpenMP正交匹配追踪的并行化实现使用pthre.zip
12-15
并行化程序实现与优化项目_该项目专注于并行计算技术的深入实践与性能提升通过实现和优化多种并行化模型与算法包括但不限于基于OpenMP正交匹配追踪的并行化实现使用pthre.zip
机器学习 --- pca头歌
04-26
### 关于机器学习 PCA 的相关歌曲或教学资源 尽管 PCA 是一种技术性很强的数学工具，在学术界和工业界有广泛应用，但它本身并不是音乐创作的主题。然而，有一些创作者会将复杂的科学概念转化为易于理解的艺术形式，例如歌曲、动画或其他多媒体资源。以下是关于 PCA 和其他相关内容的教学资源推荐： #### 教学视频资源 1. **StatQuest with Josh Starmer** 这是一个非常受欢迎的数据科学 YouTube 频道，其中有一期专门讲解 PCA 的工作原理及其应用场景[^3]。该频道以其清晰易懂的语言风格著称，适合初学者快速掌握核心概念。 2. **Andrew Ng 的 Coursera 课程** 在 Andrew Ng 提供的《Machine Learning》课程中，PCA 被作为降维章节的一部分进行了深入讨论[^4]。虽然这门课主要以理论为主，但其配套练习可以帮助学生更好地实践所学知识。 3. **Kaggle 学习平台上的微课程** Kaggle 提供了一系列免费在线教程，其中包括有关维度缩减的技术介绍[^5]。这些材料通常配有互动式编码环境 Jupyter Notebook，允许用户边看边练。 #### 图书资料建议 - *Pattern Recognition and Machine Learning* by Christopher M. Bishop 这本书详细介绍了概率论视角下的模式识别方法，并涵盖了多种经典的降维算法，包括标准版及改进型 PCA (如 Kernel PCA)[^6]。 - *Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow* by Aurélien Géron 此书中不仅讲述了如何实现基本版本的主成分分析法，还探讨了几何直觉背后的逻辑推理过程[^7]。 #### 可能存在的“趣味化”表达方式 目前尚未发现直接针对 PCA 主题谱写的正式出版物级别的乐曲作品；不过某些科普博主可能会尝试制作轻松愉快的小调旋律来辅助记忆复杂术语——这类产物往往存在于社交媒体分享链接里而非传统唱片公司发行列表之中！ ```python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA # 创建随机矩阵用于演示目的 X = np.random.rand(100, 5) pca_model = PCA(n_components=2) reduced_X = pca_model.fit_transform(X) print(reduced_X.shape) # 输出应显示为 (100, 2)，表示已降至二维空间 ``` 以上代码片段展示了利用 Python 中 scikit-learn 库执行简单 PCA 操作的方法[^8]。 ---
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