PCA主成分分析

最新推荐文章于 2026-01-08 22:28:34 发布
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#主成分分析 #算法

Robust PCA 学习笔记
Rachel Zhang的专栏
02-05 7万+
很久没有写学习笔记了，年初先后忙考试，忙课程，改作业，回家刚安定下来，读了大神上学期给的paper，这几天折腾数学的感觉很好，就在这里和大家一起分享一下，希望能够有所收获。响应了Jeffrey的建议，强制自己把笔记做成英文的，可能给大家带来阅读上的不便，希望大家理解，多读英文的东西总没坏处的。这里感谢大神和我一起在本文手稿部分推了一些大牛的“ easily achieved”stuff... 本文
PCA主成分分析Matlab仿真代码
03-17
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的统计学方法，主要用于高维数据的降维处理。在机器学习、图像处理、数据分析等领域，PCA能够提取数据的主要特征，减少数据冗余，同时保持数据集中的...
pca 主成分 分析_vc pca主成分分析
weixin_26713457的博客
09-01 237
pca 主成分 分析I explained about how we visualize high dimensional data in the 2D graph. It was not about the dimensionality reduction. This post and the following posts will explain how we embed high-dime...
PCA及变式与LDA ...
weixin_30474613的博客
12-08 211
LDA: 有监督降维 Scikit(摘录): Linear DiscriminantAnalysis (LDA) tries to identify attributes that account for the most variancebetween classes. (类间变化最大) In particular, LDA, in contrast to PCA, is...
PCA 个人总结
qq_29007291的博客
01-17 610
PCA  总结 从个人角度,即图像处理的角度来总结,并不适用所有学科的理解。 一： motivation(目标): 1 去掉冗余维度 (维度也就是指feature, attribute,) 所谓冗余特征,比如我想用一堆特征表示人,用以下三个特征来描述一个人 [年龄, 身高(m), 身高(cm)] 35      1.71 171 26      1.86 186 20
PCA主成分分析法
pob050912的博客
06-16 1015
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种经典的统计分析方法，用于在高维数据中提取关键信息并降低数据维度。它通过将数据映射到一个新的坐标系统，使得新坐标轴（主成分）能够最大程度地保留数据的方差，从而在减少数据维度的同时，尽可能保留数据的原始特征。PCA在数据预处理、特征提取、数据可视化等领域被广泛应用，是数据科学和机器学习中不可或缺的工具之一。我们使用著名的MNIST手写数字数据集。该数据集包含了0到9的手写数字图片，每张图片是28x28的灰度图像。代码实现。
机器学习之PCA主成分分析详解
zdx2585503940的博客
04-09 2753
将原始数据按列组成n行m列矩阵X将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化（去平均值），即减去这一行的均值求出协方差矩阵 C= 1/mXXT求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P（保留最大的k各特征向量）Y=PX 即为降维到K维后的数据PCA作为一种经典且强大的降维工具，在机器学习领域有着广泛的应用。理解其数学原理和实现细节，能够帮助我们在实际项目中更好地使用它。
PCA主成分分析学习总结
h3076817064的博客
05-28 902
对 CC 进行特征分解，得到特征值 λ1≥λ2≥⋯≥λdλ1​≥λ2​≥⋯≥λd​ 和对应的特征向量 v1,v2,…这里 A=VA=V，B=ΛVTB=ΛVT，因此 trace(VΛVT)=trace(ΛVTV)trace(VΛVT)=trace(ΛVTV)。总方差=∑i=1dλi=trace(C)=∑j=1dVar(Xj)总方差=i=1∑d​λi​=trace(C)=j=1∑d​Var(Xj​)协方差矩阵 CC 的特征值分解为 C=VΛVTC=VΛVT，其中 ΛΛ 为对角矩阵（元素为 λiλi​）。
【R语言】PCA主成分分析
qq_59554113的博客
02-27 613
使用R语言手动实现PCA主成分分析计算，通过计算协方差矩阵计算出数据的主成分得分，根据的分最高的特征进行得分图的绘制。
PCA 主成分分析算法
hawk2014bj的博客
11-25 584
PCA 主成分分析，能对多维数据分析进行降维，从而可以将数据展示在二、三维坐标轴上。
PCA主成分分析实验报告 （附MATLAB代码）.docx
03-13
PCA（主成分分析）是一种统计方法，用于将高维数据集转换为一组低维的线性组合，这些组合是原始变量的线性变换，且在数据方差中贡献最大。PCA的主要目标是减少数据的复杂性，同时尽可能保留数据集中的主要信息。在这...
精选资源
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09-21
PCA（主成分分析）是一种广泛...总之，PCA主成分分析是一种强大的工具，用于简化高维数据，它通过降维来保留大部分数据信息，有助于数据的可视化和模型的建立。理解并正确应用PCA，对于理解和处理复杂数据集至关重要。
基于PCA主成分分析选主成分的BP神经网络回归预测模型-MATLAB语言实现,基于PCA主成分分析选取的BP神经网络回归预测模型-MATLAB实现,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测先对数
02-22
基于PCA主成分分析选主成分的BP神经网络回归预测模型——MATLAB语言实现,基于PCA主成分分析选取的BP神经网络回归预测模型——MATLAB实现,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测先对数据集进行主成分分析，自主根据...
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解-初学者上手指南,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解：数据预处理、KMO验证及神经网络预测,基于PCA主成分
03-06
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解——初学者上手指南,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解：数据预处理、KMO验证及神经网络预测,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB...
算法详解（一）--算法系列开篇：什么是算法？
最新发布
whc的博客
01-08 1110
算法定义与特性 算法是解决特定问题的明确有限步骤，具有五大核心特性：必须在有限步骤内结束（有穷性）、每步操作明确无歧义（确定性）、能用基本操作实现（可行性）、可接受输入数据、并产生输出结果。算法是抽象思想，不同于具体代码实现。 效率评估体系 通过时间复杂度和空间复杂度衡量算法效率。时间复杂度关注运行时间随数据规模的增长趋势，使用大O表示法描述；空间复杂度分析算法所需的额外内存空间。实际设计常需在时间与空间效率间权衡取舍。
【人工智能领域】-YOLO目标检测算法全解析（含大白话解释）
Java && AI Agent工程师
01-07 841
本文全面解析YOLO目标检测算法的发展历程与技术特点。文章首先对比CNN与YOLO的本质区别，指出CNN是基础组件而YOLO是完整解决方案。随后详细梳理YOLO从v1到最新版本的演进之路，包括各版本核心创新与性能提升。重点分析了目标检测算法的两大类别（Two-stage与One-stage）的技术差异，并通过YOLOv1的实例详解其将检测转化为回归问题的核心思想。文章还介绍了非极大值抑制(NMS)等关键技术，以及YOLOv3的多尺度预测改进。最后总结了YOLO在自动驾驶、工业检测等领域的广泛应用，并展望其未
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
m0_61706299的博客
01-05 456
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——力扣 844 题：比较含退格的字符串
就业知识博客
01-08 107
力扣 844 题：比较含退格的字符串
Matlab实现PCA主成分分析图像压缩
### PCA主成分分析Matlab仿真代码知识点 #### 主成分分析（PCA）简介 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术。它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量...
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