机器学习-降维（PCA）

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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与t-SNE降维数据
winycg的博客
11-24 5194
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...
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
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
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
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...
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...
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
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
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
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 3027
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...
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）
12-14
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制，构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架，并利用Matlab进行仿真验证，展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时，文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例，涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域，体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决非线性动态系统的实时控制问题，如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等；②帮助科研人员复现论文算法，开展NMPC相关创新研究；③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理，并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景，同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-14
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程，利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性，尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化，如智能仓储、无人机导航、工业巡检等；②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法，掌握UWB与IMU互补优势的技术路径；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注数据融合策略与滤波算法部分，同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验，以加深对定位系统性能影响因素的理解。
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）
12-14
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了模糊RBF神经网络在轨迹跟踪控制中的应用。通过构建模糊逻辑系统与RBF神经网络的融合模型，利用神经网络的自适应学习能力优化模糊规则和参数，提升控制系统对非线性动态环境的适应性和跟踪精度。文中详细介绍了算法设计流程、网络结构搭建、参数调整机制及仿真验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和控制理论知识，从事自动化、机器人、智能控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等系统的高精度轨迹跟踪控制；②为非线性系统控制提供融合智能算法的设计思路；③通过Matlab仿真掌握模糊神经网络与RBF网络的集成方法及参数调优技巧。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段分析算法实现细节，重点理解模糊系统与神经网络的接口设计、权值更新机制及仿真结果分析方法，同时可尝试在不同轨迹输入条件下进行实验，以加深对系统动态响应特性的理解。
基于Matlab的水声通信MIMO-OFDM系统仿真与实现
12-14
本系统基于MATLAB平台开发，适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本，并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，关键参数均可灵活调整，程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生，适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来，多输入多输出（MIMO）结构与正交频分复用（OFDM）机制被逐步整合到水声通信体系中，显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用，从而提升频谱使用效率；OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题，保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境，该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性，采用参数驱动方式，重要变量均设有明确注释，便于理解与后续调整。因此，该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台，学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术，具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时，系统具备良好的交互界面与可扩展架构，用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进，以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言，该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基础电子中的交流电压测量装置的机理
最新发布
12-14
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 电赛基础算法模块 基础算法 [x] 队列，栈 [x] 快速排序算法 [] 查找算法 滤波算法 [] 递推滤波 [] 中值滤波 [] 限幅滤波 [x] 卡尔曼滤波（噪声滤波） [] 一阶惯性滤波 [] IIR 低通滤波(ARM DSP库) [] IIR 高通滤波(ARM DSP库) [] IIR 带通滤波(ARM DSP库) [] IIR 限波滤波(ARM DSP库) 数值算法 [] 简单方程求解 [] 简单方程组求解 [] 简单积分求解 几何算法 [] 点位置操作 [] 线段和直线操作 [] 点，线，面，位置判断 [] 角度求解 [] 多边形位置判断 [] 斜率计算 [] 曲率计算 [] 李萨如图形生成 DSP算法 [] FFT [] 数据波峰，波谷查找 控制算法 [X] PID算法 其他算法 [] 帧结构处理库 [] 按键事件处理库 [] OLED GUI
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，...
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