数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

多元数据处理：PCA、CCA、LDA与ICA对比解析
最新推荐文章于 2025-09-26 15:11:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-26 15:11:46 发布 · 8.1k 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#特征提取 #数据降维 #机器学习 #模式识别 #算法总结

本文探讨了四种常用的数据处理方法：PCA的降维与特征提取、CCA的跨模态分析、LDA的有监督分类优势和ICA的独立成分分析。通过实例揭示它们在不同场景的应用价值。

比较

  1. PCA： 无监督学习，找到最优重构子空间，使主成分能刻画样本绝大部分的方差。
    应用：数据降维、Eigenfaces、PCA-SIFT

  2. CCA(Canonical Correlation Analysis)： 无监督学习，对两组变量降维，找到一个最优相关子空间进行相关性分析。
    应用：问卷调查中变量的相关性分析、跨模态学习。

  3. LDA： 有监督学习，学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening) + PCA，得到的是假设条件下的最优分类子空间（假设每个类都是单模态高斯分布、每个类协方差矩阵相同）。
    应用：数据降维、模式分类

  4. ICA： 无监督学习，各个分量之间相互独立，利用数据的高阶统计信息而不是二阶信息得到用于信号分离的独立子空间。
    应用：语音信号分离

数学建模 —— 降维算法
qq_52928524的博客
08-20 6112
降维算法
Matlab数据降维工具箱
08-29
包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、...
核PCA和CCA
04-05
详细讲述了核PCA和核CCA算法的数学推导过程
核主成分分析：从基础理论到实际应用
AI天才研究院
12-27 1908
1.背景介绍 核主成分分析(Core Component Analysis, CCA)是一种用于在两个或多个变量集之间找到共同的主成分的统计方法。它的主要目的是找到这些变量集之间的线性关系，以便更好地理解这些变量之间的关系和依赖关系。CCA 是一种多变量统计方法，它可以用来分析多个变量之间的关系，以及在这些变量之间找到共同的主成分。 CCA 的主要应用领域包括生物学、地理学、经济学、心理学、社...
数据降维：ICA的介绍
最新发布
weixin_74177409的博客
09-26 702
摘要：独立成分分析(ICA)是一种用于盲源分离的统计方法，能够从混合信号中提取统计独立的源信号。其核心假设包括源信号的非高斯性和独立性。ICA通过最大化非高斯性（如使用峭度或负熵）来估计分离矩阵，常用算法包括FastICA。该方法在语音分离、脑电信号处理、图像特征提取等领域有广泛应用。Python的sklearn库提供了FastICA实现，实验表明它能有效分离混合信号中的独立成分。ICA克服了维度诅咒问题，是数据降维的重要技术。
两个概念：CCA和LDA
weixin_30511107的博客
09-02 626
典型相关性分析(CCA) https://blog.youkuaiyun.com/Mbx8X9u/article/details/78824216 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？...
PCA,CCA,ICA的关系
qq_23100417的博客
07-29 4928
声明：转自https://blog.youkuaiyun.com/chinabing/article/details/50668750 PCA 主成分分析 m个n维的样本数据X1,X2,...,XmX1,X2,...,Xm, 均值为u 步骤: （1）标准化，Xi−uXi−u （2）计算协方差矩阵E{(X−E(X))(X−E(X))T}E{(X−E(X))(X−E(X))T} （3）计...
Matlab数据降维工具箱 包括几乎所有的数据降维方法
11-09
包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、...
全面的数据降维技术：从PCA到AutoEncoderEA
数据降维是数据科学、模式识别和机器学习中的一个重要过程，它旨在减少数据集中的特征数量，同时尽可能保留原始数据的重要信息。通过降低数据的维度，可以减少计算的复杂度、消除噪声和冗余，提高数据处理的效率和...
Matlab数据降维工具箱：集成主流降维算法的工具集
这些方法各有适用场景：PCA适用于初步探索性数据分析；LDA适合有标签数据的判别性降维；Isomap和LLE擅长处理弯曲流形结构；AutoEncoder适合大数据量下的端到端学习；DiffusionMaps基于图论和马尔可夫链理论，能有效...
LDA PCA ICA
callback的专栏
03-30 496
版权声明： 本文部分参考于文章（LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com），对此为了以表尊重写下参考文章的版权声明如下：本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com LDA LDA的全称是...
canoco数据分析CCA、PCA、RDA
01-13
在生态学统计分析中用的PCA、CCA、RDA均能通过canoco实现
PCA_ICA_LDA详细介绍与比较
09-02
还在为PCA、ICA、LDA而烦恼吗，作为一个机器学习与模式识别方向的研究生，这三个术语困扰了我很久，自己在网上找了很多的资料，最后发现了这个超级棒的ppt，讲得很清楚明了。好资料当然要相互分享嘛，希望这个ppt同样对大家有所帮助。
PCA_ICA_LDA_介绍与比较
04-07
PCA_ICA_LDA_介绍与比较，详细介绍，并进行了比较
java初学者适用 --java中如何在主类中添加方法
weixin_50677717的博客
11-24 2870
在java文件主类中如何添加方法java文件新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 java文件 public class F { static void b(E x) { x.i+=3; x.ch+=3; }
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）笔记
热门推荐
闲渔的专栏
01-09 3万+
看一篇文章，其中提到了偏最小二乘回归PLS，PLS方法在普通多元回归的基础（最小二乘法），结合了主成分分析PCA和典型相关分析CCA的思想，解决回归分析中自变量多重共线性的问题。 首先需要补充一下PCA和CCA的基础知识，其中最小二乘法比较常见，参见百度百科：最小二乘法 1. 主成分分析PCA 了解PCA，当然是 wiki:PCA，多元统计中，PCA在减少数据集的维数同时，保留住
降维常用方法SVD、PCA、CCA、NMF
weixin_47533705的博客
05-17 1674
最近在学习一些自然语言处理方面的知识，在学习的过程中发现，词向量构成的矩阵多为稀疏矩阵，信息比较分散，必须通过降维的方法将信息集中起来，从而方便后续的分析。本文将重点介绍几种不同降维方法的思想、区别 PCA 简介：主成分分析算法的关键在于对坐标轴进行旋转，从而找到使得数据中信息更加集中的坐标方向。简单的说就是对数据进行投影。 PCA的算法流程 对样本进行中心化 小tip：对样本中心化之后的协方差数据的分析，相当于对相关系数矩阵进行分析 计算样本的协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征分解，找到特征值
特征转换方法比较（PCA、ICA、LDA）
藏晖的博客
01-19 5274
特征转换方法比较（PCA、ICA、LDA）一、主成分分析（PCA）二、独立成分分析（ICA）三、线性判别分析（LDA）四、异同点比较         随着机器学习和数据科学的发展，大数据的分析与处理在许多领域得到了应用。这通常需要收集很大的数据，并对多维数据进行观测，然而特征越多不仅仅会增加研究者的分析工作量和难度，同...
PCA(主成分分析）和LDA(线性判别分析）的异同处及应用场景
weixin_41690708的博客
07-31 6487
在机器学习领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而LDA是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。 图的左边是PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便(降低了维数并将信息损失降到最低)，但在分类上也许会变得...
评论 1
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