通俗理解PCA

最新推荐文章于 2025-08-17 19:30:00 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-17 19:30:00 发布 · 90 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/41120789

博客围绕PCA展开，虽未提供具体内容，但推测是对PCA进行通俗讲解，PCA在数据分析、数据挖掘等信息技术领域有重要应用，可用于数据降维等操作。
通俗理解PCA降维原理
feng__shuai的博客
07-25 1750
数学来到这个世界上是为了服务其他学科，所以PCA算法不是先天存在的，下面就从实际需求来推导出pca的原理。 背景：下面有个组淘宝数据 顾客编号 性别 身高/cm 电子产品 美妆 1 1 175 100 5 2 1 178 98 3 3 0 160 50 16 4 0 16...
通俗理解PCA降维作用
HLBoy_happy的博客
08-13 9万+
本文主要介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。 1. 降维可以缓解维度灾难问题； 2. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化； 3. 理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。。
PCA——通俗理解(机器学习实战)
youhuakongzhi的博客
02-27 3769
上半部分转载于：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 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。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析...
通俗易通了解PCA
qq_50595984的博客
10-15 391
PCA，对重要特征提取和不重要特征的舍去，主要用于数据降维。例如可以使用一个比原始图像少的多的数据维度来捕获图像的本质
通俗易懂的PCA降维原理详解
LOLUN9的博客
05-02 3544
在机器学习实际的开发中，对原始数据的处理可能会占到主要的工作量，数据处理的好坏也往往直接关系到模型最后结果的好坏。在我们对原始数据进行特征提取时，有时会得到高维的特征向量，其中包含很多冗余和噪声。此时我们希望在高维的特征中找到影响整体的最主要的特征，来提升特征的表达能力、降低训练的复杂度。今天大管就和大家来聊一聊主成分分析(Principal Components Analysis)...
通俗易懂pca详解
chigusakawada的博客
08-21 823
文章分析脉络梳理： 1.向量A和B的内积表示的是向量A在B上的投影长度。那么将一个向量与新的基做内积，结果则表示该向量在新的基下的坐标。 2.将新选定的基表示成矩阵形式，与原向量相乘，就得到了原向量在新选定的基所表示的空间（或坐标系）中的坐标表示了。 3.怎样选定这组基用于数据降维？（目标） （1）首先将数据变换到选定基上后，数据的方差要大，尽量分散。 （2）各个基要正交（表示的信息要...
机器学习----PCA降维
dlraba的博客
08-17 1878
本项目使用PCA(主成分分析)对鸢尾花数据集进行降维处理，然后使用逻辑回归进行分类，并比较降维前后的分类效果。
通俗的理解PCA怎么实现降维的？
qq_16446137的博客
03-27 297
PCA主成分分析，基本思想是利用基的概念，基一定要保证不相关，所以在向量上体现即为协方差为0，在基上的投影效果越分散越好，数学上即为方差大，所以pca选择方差最大的K个为主成分，这里的方差最大的K个即为特征值最大的K个，意义是一样的。 上面的这句话可能大家觉得乱七八糟，所以对上面的出现过的词进行逐一解释 1. ...
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 91万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
PCA主成分分析介绍，通俗易懂，最后附带matlab代码
03-30
本文旨在提供一个通俗易懂的PCA介绍，并附带MATLAB实现示例。 #### 二、基础知识概述 在深入探讨PCA之前，我们先了解一些必要的数学概念，包括标准差、协方差、特征向量和特征值等。这些概念对于理解PCA非常关键。...
主成分分析（PCA）原理详解
Microstrong
06-09 66万+
“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
PCA详解
chenjunheaixuexi的博客
06-04 1万+
PCA，即主成分分析，通常用于数据的降维、去噪，可以有效地解决过拟合问题，提高训练效率
机器学习之PCA
m0_74043999的博客
06-12 1248
PCA（Principal Component Analysis）是一种常见的数据分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。它通过线性变化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，常用语高维数据的降维。通俗地说，就是将高维度数据变为低纬度。例如我们通过电视看体育比赛，在电视的纯平显示器上有一个球，显示器大概包含一百万像素，而球则是由比较少的像素组成，因此我们实时将显示器上的百万像素转换成一个三维图像，也就让我们看到了运动场上球的位置，这个过程就是降维。
Visual Basic游戏开发实战
11-29
本书深入讲解如何使用Visual Basic与DirectX 8开发2D角色扮演游戏。通过一步步构建《凯尔特十字军》RPG引擎，涵盖游戏设计、图块滚动、精灵动画、用户输入、碰撞检测及音效实现等核心技术。结合Mappy地图编辑器与ProMotion动画工具，帮助初学者掌握游戏开发全流程。适合有一定VB基础、希望进入游戏开发领域的读者，无需C/C++经验，强调实践与创意结合，是青少年和新手进入游戏编程世界的理想指南。
无人机群在灾难响应中部署最佳多跳点对点路由研究（Matlab实现）
11-29
【无人机群】在灾难响应中部署最佳多跳点对点路由研究（Matlab实现）内容概要：本文围绕“在灾难响应中部署最佳多跳点对点路由”的研究展开，利用无人机群构建临时通信网络，解决灾区通信中断问题。通过Matlab仿真平台实现多跳路由算法的建模与优化，重点研究无人机作为空中中继节点的部署策略、网络连通性保障、数据传输效率及网络延迟最小化等问题。文中结合实际灾难场景，优化路由选择与节点协作机制，提升救援过程中信息传递的可靠性和实时性。; 适合人群：具备一定通信网络、无人机控制或应急管理基础知识的科研人员、研究生及从事灾害救援技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于自然灾害或突发事件下的应急通信系统设计；②支持无人机群在无基础设施环境中构建自组织网络的研究与实践；③为多跳路由协议的性能评估与优化提供仿真依据和技术参考。; 阅读建议：建议结合Matlab代码进行仿真实验，重点关注无人机部署策略与路由算法的实现细节，同时可扩展至空地协同、动态拓扑调整等复杂场景进行深入探究。
基于JavaWeb与MySQL的图书管理系统设计与实现
11-29
【系统名称】：采用JavaWeb与MySQL架构的文献管理平台 【适用对象】：适合初涉技术领域的新手或寻求能力提升的开发者，可作为毕业设计、课程实践、综合作业、工程训练或初级项目开发的解决方案。 【系统概述】： 本系统为基于JavaWeb技术构建的文献资源管理平台，采用MySQL 8.0.17作为数据存储方案，运行于Tomcat 9.0应用服务器环境，需配合JDK 1.8版本进行开发与部署。系统通过模块化设计实现图书信息的标准化管理，涵盖数据存储、检索优化及权限控制等核心功能，为学习者提供完整的企业级应用开发范例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
航天飞机飞行动力模型.zip
最新发布
11-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
无人机基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免”的研究展开，介绍了一种结合Koopman算子理论与控制屏障函数（CBF）的无人机避障方法。通过将非线性系统动态近似为线性系统，利用数据驱动的方式构建Koopman算子模型，并在此基础上设计CBF以确保无人机在复杂环境中的安全性，最终在Matlab平台上实现仿真验证。该方法有效提升了动态环境中无人机实时避障的精度与稳定性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事无人机导航与控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机、自动驾驶等智能系统中的实时碰撞规避；②为非线性系统安全控制提供融合Koopman算子与CBF的解决方案；③支持科研仿真验证与算法复现。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子的线性化建模过程及CBF的安全约束机制，同时可参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与依赖工具，便于动手实践与二次开发。
PCA降维矩阵计算讲解
03-26
这部分需要结合线性代数的知识，但要用通俗易懂的中文表达。 可能还需要涉及数据标准化的步骤，因为PCA通常要求数据标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1，这在引用4中的代码中可能有所体现（X_train_std...
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