DL主成分分析pca如何使用

最新推荐文章于 2024-04-24 01:54:40 发布
最新推荐文章于 2024-04-24 01:54:40 发布
阅读量245 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： DL 文章标签： DL pca
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linyili1224/article/details/79983975
本文详细介绍主成分分析（PCA）的使用步骤：计算协方差矩阵并进行中心化处理；求特征值与特征向量；选取最大特征值对应的特征向量实现数据降维。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

主成分分析pca如何使用


1.求取协方差矩阵M（nxa）  其中a为维度

2.M矩阵中心化即各维度减去(全局)均值，得到中心化矩阵M1（nxa）

3.求取M1矩阵的特征值与特征向量 入（a）与X（axa）

4.取最大或最大几个特征值对应的特征向量，比如2个（因为可以表示成二位图像）

  则有入（2），X（ax2）

5.降维即M（nxa）x X（ax2）=M2（nx2）即降至2维

主成分分析（PCA）的数学推导
weixin_40848065的博客
04-21 828
    主成分分析是一个简单的机器学习算法，可以通过基础的线性代数知识推导。     假设在Rn\mathbb{R}^{n}Rn空间中我们有mmm个点{x(1),...,x(m)}\{\mathbf{x}^{(1)},...,\mathbf{x}^{(m)}\}{x(1),...,x(m)}，我们希望对这些点进行有损压缩。有损压缩表示我们使用更少的内存，但损失一些精度去存储这些点。我们希望损失的精...
学习笔记DL007:Moore-Penrose伪逆，迹运算，行列式，主成分分析PCA
利炳根
11-23 991
Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse)。非方矩阵，逆矩阵没有定义。矩阵A的左逆B求解线性方程Ax=y。两边左乘左逆B，x=By。可能无法设计唯一映射将A映射到B。矩阵A行数大于列数，方程无解。矩阵A行数小于列数，矩阵有多个解。矩阵A的伪逆A + =lim a->0 (A T A+aI) -1 A T。计算伪逆公式，A + =VD + U T。矩阵U、D、V是矩阵A奇异值分解得到
PCA（主成分分析）函数使用方法及参数详解
AI_dataloads的博客
10-08 6562
PCA 的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的低维空间，使得投影数据的方差最大化。通过降维，可以减少数据的复杂性，简化模型的计算，同时尽可能保留原始数据的信息。
PCA小白教程
weixin_40883324的博客
06-30 546
1. 基础概念  这一小节会解释本文提到的一些名词，可以跳过不看，看后文遇到不懂的名词，再在这一小节中查找。 2. 主成分分析法介绍  主成分分析法的核心思想就是： a=b+1  利用线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示。 ...
使用pca对指定的文件进行分析
weixin_42593130的博客
02-12 139
PCA(主成分分析)是一种常用的数据降维技术，通过对数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到一组主成分，这些主成分可以尽可能地保留原始数据的有效信息，并且可以减少数据的维数。 如果要使用PCA对指定的文件进行分析，需要以下步骤： 导入所需的库，如numpy，pandas等。 读取文件，将文件中的数据存入数据框中。 对数据进行预处理，例如缺失值处理，特征缩放等。 使用PCA函数进行降维，并设置需要保...
机器学习之PCA
湫兮如风i的博客
10-27 2914
PCA(Principal Components Analysis)-主成分分析算法 1. 用于数据降维、可视化、去噪 2. 非监督学习算法
【matlab】pca函数使用方法
Lin__coln的博客
09-08 8255
关于matlab中pca函数的使用说明
【数学】主成分分析（PCA）的详细深度推导过程
2401_84038983的博客
04-24 1777
现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，高纬度的数据可能不清晰、冗余，甚至具有误导性。数据可视化和解释变量之间的关系很困难，而使用这种高维数据训练的神经网络模型往往容易出现过拟合（维度诅咒主成分分析（PCA）是一种简单而强大的无监督机器学习技术，用于数据降维。它旨在从大型变量集中提取一个较小的数据集，同时尽可能保留原始信息和特征（有损压缩PCA有助于识别数据集中最显著和有意义的特征，使数据易于可视化。应用场景包括：统计学、去噪和为机器学习算法预处理数据。主成分是什么。
【Java机器学习算法库：主成分分析（PCA）详解】：数据降维技术的秘密武器
主成分分析（PCA）是一种被广泛采用的降维技术，其核心目的是通过线性变换将高维数据转换到低维空间，同时尽可能保留数据的重要特征。PCA在数据处理、特征提取和模式识别等领域中扮演着关键角色。尽管PCA通常被认为...
【李宏毅2020 ML/DL】P57 Unsupervised Learning - Linear Methods | PCA & Matrix Factorization
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
08-04 986
PCA实际上是一种线性的无监督 auto-encoder 。
【python】sklearn中PCA的使用方法
人间不值得
07-09 12万+
from sklearn.decomposition import PCA PCA 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。 PCA的一般步骤是：先对原始数据零均值化，然后求协方差矩阵，接着对协方差矩阵求特征向量和特征值，这些特征向量组成了新的特征空间。 sklearn.decomposition.PC...
PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab
saishangxue123的专栏
01-19 2万+
本文转自：http://hi.baidu.com/ifengzh/item/8851b6387aebefc4382ffa60 PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab 一、简介         PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题
Matlab中特征降维主成分分析(PCA)使用方法（整套流程）
weixin_44248258的博客
12-24 2万+
PCA（Principal Component Analysis）主成分分析方法是一种常见的数据降维方法。数据维度过高可能会使得模型效果不佳。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。...
PCA学习与应用
m0_37786726的博客
03-04 5810
一、PCA简介1. 相关背景主成分分析（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。上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。在许多领域的研究与应用中，往往需...
scikit-learn中PCA的使用方法
热门推荐
wepon的专栏
12-27 16万+
scikit-learn中PCA的使用方法 @author：wepon @blog：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/42192293 在前一篇文章 主成分分析(PCA) 中，我基于python和numpy实现了PCA算法，主要是为了加深对算法的理解，算法的实现很粗糙，实际应用中我们一般调用成熟的包，本文就结束
PCA降维算法的原理及应用
CJW的博客
02-26 1万+
PCA降维算法的原理 1.什么是PCA降维算法？ PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA 主要是通过线性变换将我们拿到的具有高维度的原始数据在数据预处理阶段（数据清洗）进行降维，也可以说是高维数据在低维空间上的投影。 降维当然意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低。 ...
06 PCA(主成分分析)之特征值分解
dz4543的博客
01-30 8591
参考博客： 主成分分析（PCA）原理详解 PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） PCA之特征分解1. 相关背景2. 数据降维3. PCA原理详解3.1 什么是PCA3.2 协方差和散度矩阵3.3 特征值分解矩阵原理3.4 SVD分解矩阵原理3.5 PCA算法两种实现方法(1) 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法(2) 基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法4 PCA实例](PCA之特征...
PCA的数学原理
wxing2008666的专栏
06-28 6655
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。 当然我并不打算把文章写成纯数
DL和无监督学习的区别
最新发布
05-05
- 主成分分析(PCA) : 减少基因表达谱研究中的维度数量以简化后续计算负担。 虽然某些情况下也可以看到两者的结合形式存在——比如自编码器(Autoencoders)-既属于深度学习范畴又可被视作特殊的无监督学习手段之一—...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值