【算法】PCA

最新推荐文章于 2024-10-04 17:28:54 发布
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分类专栏： 算法
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资料整理：

（1）PCA的数学原理

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652551576&idx=1&sn=17a125bb29001b3d8d5e3964dcc599a3&chksm=8b7e48c3bc09c1d55dbab168011cba2a853af5623a24a499a2ae110a4facb07c2a4bd033da36&mpshare=1&scene=2&srcid=0123V8FT7YEhcDXZco9gT4Vf&from=timeline&key=e4aa053ffd46a2720096fdf7de2840d48e8716d03c5dd165e9247c7dcd05d35f32c5a56481c26829d4d3e5dbef395c4877e96528fe3a518bd34d91906f6403e0d63776163f6d172ca17cfb6ba5ea8ad2&ascene=2&uin=MTgwOTU2NjU0MQ%3D%3D&devicetype=android-24&version=26050430&nettype=WIFI&abtest_cookie=AQABAAgAAQBChh4AAAA%3D&pass_ticket=sNCtedDpTEPBC88xUKXM3tzXl%2F606nFOdOXtXdJOeRZjV7St1JAOwsumIcivZwOd&wx_header=1

（2）主成份分析(PCA)最详细和全面的诠释

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTgyNTk1NA==&mid=2649907627&idx=2&sn=e65f700bee531da5b16c6700ccf6a693&source=41#wechat_redirect

（3）奇异值分解(SVD) 的 几何意义

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652549913&idx=1&sn=6f90ed9dbac3121262be436445c221aa&scene=0#wechat_redirect

 

【大数据】PCA算法
大雨淅淅的博客
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PCA（主成分分析）是一种统计方法，它使用正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。PCA的目标是通过减少数据的维度来简化数据集，同时尽可能保留原始数据的变异性。
目标跟踪算法_Camshift函数(学习笔记)
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在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。 Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& wi...
降维算法PCA和SVD
m0_50572604的博客
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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降维算法
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使用了 PCA（主成分分析）降维算法后，一般无法完全恢复原始数据。这是因为在降维的过程中，我们丢弃了某些主成分（通常是那些对应较小特征值的主成分），从而丢失了一部分信息。 但是可进行近似重构，使用保留的主成分对数据进行重构，得到对原始数据的近似，但会有信息损失和误差。
机器学习——降维算法PCA和SVD（sklearn）
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07-20 1661
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。
降维算法PCA
z1139269312的博客
12-09 1324
PCA使用样本方差来衡量信息量，方差越大，特征所带的信息量越大 矩阵分解：找出n个新特征向量，让数据能够被压缩到少数特征上并总信息量不损失太多的技术 sklearn.decomposition.PCA(n_component=None,copy=True,svd_solve='auto',tol=0.0, iterated_power='auto',random_state=None) n_component...
机器学习——降维算法PCA
Clichong
02-25 1221
文章目录1、导入数据2、展示数据特征3、数据标准化4、计算协方差矩阵5、求特征值与特征向量6、按照特征值大小进行排序7、计算累积结果8、完成PCA降维9、可视化对比降维前后数据的分布 以下是使用PCA算法处理实际问题的例子，同样使用鸢尾花数据集，目的依旧是完成降维任务 基本的流程如下： 1.数据预处理，只有数值数据才可以进行PCA降维 2.计算样本数据的协方差方阵 3.求解协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将特征值按照从大到小的顺序排列，选择其中较大的K个，然后将其对应的K个特征向量组成投影
PCA算法
qq_25368751的博客
06-06 966
PCA的目标是找到一个变换，将数据投影到一个新的空间中，这个新空间的每个维度（主成分）都与原始数据的维度正交。PCA算法的原理是找到一个变换矩阵，将原始数据投影到新的空间中，新空间的每个维度（主成分）都与原始数据的维度正交，并且第一个主成分具有最大的方差（即能解释数据中最多的变异性），第二个主成分具有第二大的方差，且与第一个主成分正交，依此类推。PCA是一种数据降维模型，它的基本模型是通过线性变换将数据转换到新的空间，这个新空间的坐标轴（主成分）按照方差的大小排序，方差越大的主成分能保留更多的数据信息。
PCA算法详解
fadeG的博客
01-13 9556
摘要 本文将介绍PCA算法，包括PCA算法的数学理解以及如何用代码逻辑。 一、简介 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA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，常用于高维数据的降维。 参考文章 二、数学相关概念 内积与投影 基 在线性代数中，基(basis)（也称为基底）是描述、刻画向量空间的基本工具。向量空间的基是它的一个特殊的子集，基的元素称为基向量。向量空间中任意一个元素，都可以唯一地
PCA算法详解——化繁为简
weixin_44167798的博客
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一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 一、前言 老鹰是一个三维立体实物，而图片是二维的，但我们能一眼识别出上图是一只老鹰而非鹌鹑，可见对于某些高维的数据，我们可以在低维空间下识其概貌，对其有个清晰的认知。然而，当我们沿老鹰翅尖拍摄一张照片，我们可能并不能很容易地看出这是一只老鹰。归其原因，拍摄的角度不同，导致最终的结果不同，在第一种情况下，图片保留...
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python-特征降维算法PCA的python实现.zip
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在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,虽然很久之前的内容了，所以记录一下。 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获...
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中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。 什么是中心极限定理（Central Limit Theorem） 中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。 然后把这 m 组抽样分别求出平均值。 这些平均值的分布接近正态分布。 我们先举个栗子
Python实现特征降维算法PCA详解
资源摘要信息:"本资源是一份关于如何使用Python实现特征降维算法PCA（主成分分析）的详细指南。PCA是一种常用的数据降维技术，通过正交变换将一组可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分...
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