PCA&SVD

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博客主要围绕特征值和特征向量的理解展开，介绍了PCA的数学原理，还提及了SVD，这些内容均与信息技术领域的数据处理和分析相关。
PCA & SVD & 极分解 简介
DZYO的博客
03-28 1352
A brief intro to PCA and SVD decomposition.
数据挖掘学习（一）：PCA&SVD
Yisnow.的博客
09-11 219
降维算法PCA和SVD
m0_50572604的博客
10-30 3959
文章目录前言PCA和SVD1. 降维算法的实现1.1 降维的步骤表格2. PCA,SVD简单概述总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 PCA和SVD 在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的（比如噪音），或者有一些特征带有的信息和.
PCA SVD原理详解及应用
爱吃火锅的博客
10-19 3296
本文分为两大部分即PCA和SVD，每一部分下又分为原理和应用两小部分 说明：本文代码参考Peter Harrington编写的Machine Learning in Action,感兴趣的小伙伴可以去看一下，笔者认为这本书还不错 注意：本篇重在说明公式推导，关于具体使用的话python有专门的机器学习库已经集成，直接用就可以啦，可以在读完本文的理论部分后再去看笔者另一篇应用了PCA的关于人脸识...
PCA和SVD区别和联系
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Alex.W.的机器学习之路
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前言： PCA(principal component analysis)和SVD(Singular value decomposition)是两种常用的降维方法，在机器学习等领域有广泛的应用。本文主要介绍这两种方法之间的区别和联系。 一、PCA:    PCA的中文名叫做主成分分析，是降维和去噪的一种重要方法。PCA选取包含信息量最多的方向对数据进行投影。其投影方向可以从最大化方差或者最小化投
PCA & SVD
weixin_39965184的博客
07-05 137
PCA和SVD讲解
降维方法：PCA&SVD
大道至简
05-21 1153
个人觉得关于PCA(主成分分析)和SVD（矩阵奇异值分解）两篇不错的博客：PCA:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.htmlSVD:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html简单来说：PCA是将高维数据在低维方向上投影从而达到降维的目的，SVD是将矩阵分解为低维矩阵的乘积。两者都是建立在矩阵的特征值和特征向...
《文章翻译》PCA&SVD
寂寞的小乞丐
01-16 143
目录Principle Component Analysis && Singular Value Decomposition一. Intuition of PCA1.1 去掉多余的特征1.2 魔幻展示1.3 难例图解1.4 如何找到主成分线二. 概念介绍2.1 內积(Dot、点积)2.2 多维点积2.3 反向求解2.4 翻转矩阵2.5 新空间2.6 具体公式三. PCA操作3.1...
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PCA&SVD_Denoising.rar_PCA 去噪_SVD PCA 去噪_pca denoising_数据去噪_ＰＣＡ去噪
07-15
PCA（主成分分析）与SVD（奇异值分解）是两种在数据分析和机器学习领域广泛应用的线性降维方法，它们在数据预处理，特别是去噪方面有着显著的效果。本项目通过PCA和SVD实现数据去噪，旨在利用数据的主要特征向量来...
pca.zip_PCA SVD_SVD-pca_SVD分析_pca_主成分分析
07-13
SVD-PCA是PCA的一种实现方法，通过SVD来执行主成分分析。在SVD中，矩阵的列向量表示数据的左奇异向量，行向量表示右奇异向量。当对数据矩阵进行SVD后，主成分可以由奇异值的大小决定，因为它们对应了原始数据的方差...
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Musk数据集 使用PCA和SVD方法进行特征提取 并报告获得的特征值以及特征向量结果
02-06
在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。 import pandas as pd import os from numpy import * ...
pca与svd的区别
2301_80338712的博客
04-21 924
SVD 是一种对任意形状矩阵 AA 的分解方法，将矩阵分解为三个矩阵的乘积：公式为。
机器学习——降维算法PCA和SVD（sklearn）
CXDNW的博客
07-20 1889
与特征选择类似，我们可以用不同的特征提取技术来减少数据集的特征数量。特征选择和特征提取的区别在于，当我们用诸如 逆序选择之类的特征选择算法 时，数据集的原始特征 保持不变，而当我们用 特征提取 方法时，会将数据变换 或投影到 新特征空间。在降维的背景下，我们可以 把特征提取理解为 数据压缩的一种方法，其目的是保持大部分的相关信息。在实际应用中，特征提取 不仅可以优化存储空间 或 机器学习算法 的计算效率，而且还可以 通过减少 维数 提高预测性能，尤其是当我们 处理非正则化 模型的时候。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
PCA降维SVD分解
01-10
### PCA主成分分析用于降维 主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组...综上所述，虽然PCA和SVD有着紧密联系，但各自拥有独特的特性和优劣之处，具体选择取决于待解决问题的具体情况和个人偏好等因素。
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