主成分分析（PCA）原理总结

最新推荐文章于 2024-08-11 23:49:39 发布
最新推荐文章于 2024-08-11 23:49:39 发布
阅读量336 收藏
点赞数 1
该博客主要对主成分分析（PCA）原理进行总结。主成分分析是重要的数据处理方法，能在信息技术领域用于数据降维等操作，帮助提取数据主要特征，减少数据冗余，提升处理效率。

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

michael0xie1
关注
主成分分析PCA原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1711
在数据分析中，我们常常面临数据维度较高的问题。例如，一个包含100个特征的样本，可能存在冗余信息，即多个特征之间存在高度相关性。这种情况下，直接使用所有特征进行建模或分析，不仅计算复杂度高，而且可能会降低模型的解释性和泛化能力。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种经典的降维技术，旨在将高维数据转化为低维数据，同时保留大部分原有信息。通过PCA，我们可以简化数据结构，降低计算复杂度，并提高模型的性能。
image 降维
OdayCollector的博客
08-16 585
AutoZOOM使用卷积AutoEncoder,训练时用不同训练集; AutoEncoder的网络结构: Qeba: Query-efficient boundary-based blackbox attack 对比了三种降维方法: 双线性插值,低频空间,PCA 其中双线性插值, 双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值. ...
机器学习系列笔记五:主成分分析PCA[上]
ChanZany的博客
07-03 574
机器学习系列笔记五:主成分分析PCA[上] 文章目录机器学习系列笔记五:主成分分析PCA[上]IntroductionPCA的原理特征降维的引入PCA的求解数学推导梯度上升法解决主成成分分析问题代码实现梯度上升法求解主成分demean梯度上升法求解其他主成分求解前n个主成分对求解n个主成分方法的最终封装高维数据向低维数据映射 Introduction 主成分分析是一个非监督的机器学习算法： 主要用于数据的降维，通过降维，可以发现更便于人类理解的特征，比如在人脸识别中，就必须通过降维对数据进行处理。 其他应
主成分分析（PCA）原理详解
xirongxu_dlut的博客
02-09 250
[PCA]主成分分析算法
matrixdodo
07-27 2919
PCA算法，英文全称principal component analysis，翻译为主成分分析。 在机器学习中，特征向量的维度有时候成百上千，甚至更多。面对这么多的影响因素，人们自然而然的就想到了抓住主要矛盾，只找出对结果影响最大的因素进行分析。pca给人们提供了这样的思路。 基本思想 举个例子，给各门功课的成绩分配不同的权重，依次来区分学生的总成绩。 区分学生的成绩，也就是意味着使总
PCA计算原特征（指标）对主成分的贡献量/权重
lzw790222124的博客
09-13 1万+
1. 用PCA反推原始特征对主成分的共享量或权重 使用sklearn包中的pca函数 # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import preprocessing np.set_printoptions(suppress=True) def normalization(data): _ra
评价问题中的主成分分析（PCA）
zby_0430的博客
09-05 6832
主成分分析是一种通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分的方法，和逐步回归有相似之处。主成分分析适用于数据的线性降维，得到的主成分是由原来的变量标准化后线性组合而成的，只是主成分的个数比原来变量个数少。
主成分分析(PCA)
最新发布
blinkyou001的博客
08-11 1万+
本文讲解了主成分分析（PCA）的基本原理，并利用python进行了实例演示。
sklearn 库的 PCA 如何查看贡献率
知识搬运者
11-12 4721
代码： from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np X = np.random.random((10000,90)) # 数据 print(X.shape) pca = PCA(n_components=3, whiten=True, random_state=42) # 降维至3个特征 newX = pca.fit_transform(X) print(newX.shape) explained_var = pca.expla
主成分分析（pca）算法的实现步骤及代码
留恋凡间事
06-24 1万+
上一篇文章主要写了主成分分析的原理，现在就用matlab来实现其功能。 主成分分析的实现步骤如下： 1.输入样本矩阵        假设样本x1,x2,...,xN，共N个样本，每个样本以列向量的形式表示，每个样本有M维。 X=[x1 x2 ... xN]MxN。 2.计算样本中每一维的均值，然后计算观察值与均值之间的偏差，再计算协方差矩阵     根据协方差函数 首先要
matlab实现主成分分析 princomp函数
weixin_30911451的博客
08-31 649
最近看了些主成分分析，混迹Matlab论坛，翻了n多帖子，对princomp函数有了些了解。 在此只讲一些个人理解，并没有用术语，只求通俗。 贡献率：每一维数据对于区分整个数据的贡献，贡献率最大的显然是主成分，第二大的是次主成分...... [coef,score,latent,t2] = princomp(x);（个人观点）： x：为要输入的n维原始数据。带入这个matlab自带函数，将...
主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义
Mr.horse的博客
11-17 7万+
定义： 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。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。 简单解释： 具体的，假...
用Python的sklearn库进行PCA（主成分分析）
热门推荐
puredreammer的博客
08-20 15万+
在python的sklearn的库里面集成很多机器学习算法的库，其中也包括主成分分析的方法。 接下来讲讲怎么在python里面使用pca算法 首先要导入库： from sklearn.decomposition import PCA 下面是官网上的例子： >>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3
主成分分析（PCA）一次讲个够
黄飞的博客专栏
11-29 5万+
PCA 简介多元统计分析中普遍存在的困难中，有一个困难是多元数据的可视化。matlab 中的 plot 可以显示两个变量之间的关系，plot3 和surf 可以显示三维的不同。但是当有多于3个变量时，要可视化变量之间的关系就很困难了。幸运的是，在一组多变量的数据中，很多变量常常是一起变动的。一个原因是很多变量是同一个驱动影响的的结果。在很多系统中，只有少数几个这样的驱动，但是多余的仪器使我们测量了很
机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
weixin_34185320的博客
01-08 1265
版权声明： 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 前言： 第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果...
基于PCA的特征提取
cui134的专栏
04-09 5324
图像处理方面的知识也学了一段时间了，总是光看理论的话，感觉联系不上实际，第一次把理论综合的实现出来，对这些理论的印象才感觉的更深刻，也能够为后续的学习打下良好的基础。 PCA和SVM都是比较老的算法的，但是可靠性挺好，对于我这种新手，练练手还是不错的。 下面开始对这些算法说一说我自己的理解： 主成分分析(PCA)是多变量分析中一项很老的技术，源于通信理论中的K-L变换，它考虑的是对于d维空间
主成分分析PCA深度解析：降维与信息保留
总结来说，主成分分析（PCA）是数据分析中的一种强大工具，它通过降维来揭示数据的主要结构，简化复杂性，帮助研究人员更好地理解和解释高维数据。尽管有其局限性，但在许多领域，PCA仍然是首选的降维方法之一。
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