PCA

最新推荐文章于 2024-08-24 10:04:31 发布
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分类专栏： week Summary of Research
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/magic_andy/article/details/18554373
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本文深入探讨了主成分分析（PCA）与主元分析的概念，阐述了它们如何帮助我们从复杂数据集中提取主要结构，有效去除冗余和噪音，实现数据降维。通过具体的步骤解释了如何应用矩阵变换找到一组正交基，将原始数据映射到主要成分上，简化数据表达并揭示内部简单结构。

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、主元分析。

找出数据中主要的结构或元素、去除冗余和噪音、降低维数，展示内部的简单结构。

优点：简单，独立外部。

其主要使用矩阵变换，找出一组正交基，将现有数据映射，得到简单的主要的几个成分。

主要目的为去除噪音、以及去除冗余。

详细见：http://wenku.baidu.com/view/053ec21755270722192ef739.html讲的很好。浙大的

MATLAB学习笔记 - 计算特征向量手动执行PCA
学以致用 知行合一
04-20 549
通常情况下，特征是相关的。例如，考虑我们想要使用图像中每个像素的红色、绿色和蓝色分量来对图像进行分类（例如检测狗与猫）的情况。对红光最敏感的图像传感器也会捕获一些蓝光和绿光。 在这里我们生成随机数据并绘制 3D 数据，然后执行主成分分析以对数据进行去相关处理，并降低特征空间的维度。 请注意，matlab 具有执行 PCA 的优化函数：princomp()。 但是，在我们的脚本中，我们通过计算特征向量手动执行PCA，用于演示目的。
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zzr
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PCA Magic: 基于Python的概率主成分分析库教程
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PCA Magic: 基于Python的概率主成分分析库教程 pca-magicPCA that iteratively replaces missing data 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/pca-magic 项目介绍 PCA Magic 是一个基于概率主成分分析（Probabilistic Principal Components Anal...
PCA：详细解释主成分分析
lanyuelvyun的博客
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1 PCA目的/作用 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。 PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到...
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在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。
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Microstrong
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“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
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