主成分分析（PCA）原理总结

最新推荐文章于 2022-09-05 15:43:50 发布
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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。
michael0xie1
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主成分分析PCA原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1872
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。
主成分分析PCA
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qq_61676094的博客
01-01 957
1、PCA容易收到离群点的影响2、PCA和SVD（奇异值分解）的关联SVD：最右的矩阵V，即为PCA的主成分RPCA需要先求出协方差矩阵，计算量较大SVD优点：一部分实现可不求出协方差矩阵C也可求出右奇异矩阵V，计算量降低。
主成分分析（PCA）原理详解
xirongxu_dlut的博客
02-09 259
PCA计算原特征（指标）对主成分的贡献量/权重
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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 6995
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。
机器学习系列笔记五:主成分分析PCA[上]
ChanZany的博客
07-03 598
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
[PCA]主成分分析算法
matrixdodo
07-27 2968
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
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
08-31 667
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...
sklearn 库的 PCA 如何查看贡献率
知识搬运者
11-12 4766
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
image 降维
OdayCollector的博客
08-16 623
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. ...
主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义
Mr.horse的博客
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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）
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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
降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头
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05-16 2万+
降维系列： 降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维（二）----Laplacian Eigenmaps ---------------------         主成分分析（PCA） 在很多教程中做了介绍，但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分？协方差矩阵和特征值为何如此神奇，我却一直没弄清。今天终于把整个过程整理出来，方便自己学习，也和大家交流。
主成分分析(PCA)原理及推导
学无常师，负笈不远险阻
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在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。在本文中，将会很详细的解答这些问题：PCA、SVD、特征值、奇异值、特征向量这些关键词是怎么联系到一起的？又是如何在一个矩阵上体现出来？它们如何决定着一个矩阵的性质？能不能用一种直观又容易理解的方式描述出来？
利用特征提取进行特征降维
Rocket,Qian的博客
09-14 2718
利用特征提取进行特征降维1. 使用主成分进行特征降维2. 对线性不可分数据进行特征降维3. 通过最大化类间可分性进行特征降维4. 使用矩阵分解进行特征降维5. 对稀疏矩阵进行特征降维 1. 使用主成分进行特征降维 问题描述：对于给定的一组特征，在保留信息量的同时减少特征的数量 解决方案： from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import data
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