PCA(Principal Component Analysis)

最新推荐文章于 2024-08-11 23:49:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-11 23:49:39 发布 · 512 阅读 · 0 ·
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。

本文深入浅出地介绍了协方差的概念及其计算方法，并通过伪代码形式展示了如何进行协方差的具体计算。
nathan%1
关注
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
一个搬运知识的笨小孩
01-31 3034
主成分分析1.主成分分析1.1 降维（Dimensionality Reduction）1.2 均值（Mean）1.3 方差（Variance）1.4 协方差（Covariance）1.5 协方差矩阵（Covariance Matrix）1.6 线性变换（Linear Transformation）1.7 主成分分析（PCA）1.8 PCA和SVD的关系 1.主成分分析 关于PCA的介绍：用最直观的方式告诉你：什么是主成分分析PCA 笔记来源：Principal Component Analysis (PC
PCA(Principal component analysis) 学习笔记
weixin_63470844的博客
11-04 1447
本学习笔记介绍了PCA的基本直观，以及三种对于PCA的不同看法。
PCA算法.pdf(主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA ))
02-21
PCA·1——主成分分析 . 主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题
Generalized Principal Component Analysis
05-11
作者：Vidal, René, Ma, Yi, Sastry, S.S. 2016年新书。据作者说：研究 unsupervised learning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。而应用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础
主成分分析(PCA)
热门推荐
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。
Principal Component Analysis(PCA)主成分分析
qq_44599368的博客
10-23 503
一、PCA是什么？ PCA主要是通过矩阵的运算将具有一定相关性的样本数据，投影到一组特征向量不相关的低维空间，期间会舍弃非主成分方向，仅仅保留所需要的单位正交化后的特征向量。而且，这种舍弃会使样本的密度增大，这是PCA的主要作用；同时，往往最小的特征值所对应的特征向量与噪声有关，这种舍弃会起到降噪的效果。 PCA的原理图：本质是为了样本点到其低维投影点的距离平方和最小，等价于求方差最大的几个方向，即为协方差矩阵特征值最大所对应的特征向量。 推导...
机器学习——主成分分析PCA（Principal Component Analysis）
weixin_74340055的博客
06-24 1305
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种无监督学习的降维方法。它基于一个简单的前提：一个高维数据集可能包含许多冗余或相关的特征，而这些特征可能并不都包含有价值的信息。PCA的目标是通过线性变换找到数据的主要成分，即数据的最大方差方向，并将数据投影到这些主要成分上，从而在保持数据的主要特性的同时降低数据的维度。通过本次实验，我们验证了PCA在人脸识别特征降维中的有效性。
广义主成因分析（Generalized Principal Component Analysis）英文版
05-25
### 广义主成分分析（Generalized Principal Component Analysis,GPCA） #### 一、引言 广义主成分分析（Generalized Principal Component Analysis, GPCA）是近年来在计算机视觉、机器学习以及模式识别等领域内...
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）
qlkaicx的博客
04-07 1675
总的来说，PCA是一种强大的数据分析工具，它通过降维技术将高维数据转化为低维表示，同时保留数据的主要特征。其工作原理基于线性代数和统计学的理论基础，通过计算协方差矩阵、特征值分解等步骤实现数据的降维和信息的提取。
Probabilistic principal component analysis (1999)
10-20
一篇介绍概率主分量分析（Probabilistic principal component analysis (1999)）的文章，英文的相信会给大家有所帮助
PCA_广义PCA降维_pca_PCA数据降维_generalizedpca_降维
06-04
PCA广义分析法降维，就是将高维度的数据降低到低维度空间，同时降维之后的数据又能够很好的表征原来数据的特性。
广义主成分分析GPCA
04-26
多项式微分，谱聚类，广义主成分分析
多线性主成分分析MPCA
07-10
用matlab实现的MPCA算法，需在matlab里安装张量工具包
Principal components analysis(PCA) 主成分分析
白辰甲
02-19 2841
本文主要参考资料： CS229 lecture notes by Andrew Ng UFLDL主成分分析 by Andrew Ng 《机器学习实战》第13章“使用PCA来简化数据” 1. 运用背景在机器学习中，PCA是一种常用的方法。其目的是将 nn 维的原始数据近似的用 kk 维来表示，而且近似表示后对数据的损失尽可能的小。我们可以假设原始的 nn 维数据 x(i)x^{
PCA（Principal Component Analysis）原理简单分析
quentinschuman的博客
04-18 922
PCA是一种常见的数据分析方法，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，常用于数据的降维。 例如在淘宝店铺的数据集中，每天的数据记录格式为：（日期，浏览量，访客数，下单数，成交数，成交金额），其中日期是一个记录标志数据而并非实际有用的数据，数据挖掘和机器学习大多只关心数据的度量值而非标记值，因此我们可以忽略日期字段的数据值得到一个五维向量记录。 我们
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA
最新发布
03-27
好的，我现在需要回答用户关于主成分分析（PCA）的概念、实现方法和应用场景的问题。首先，我得回顾一下自己了解的PCA知识，同时结合用户提供的引用内容，确保回答准确且符合要求。 用户提供的引用中有几个关键点...
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