机器学习降维算法PCA principle component analysis

最新推荐文章于 2024-10-30 11:46:56 发布
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博客围绕机器学习降维算法PCA展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于PCA这一重要的降维算法，在机器学习领域，降维算法有助于数据处理和模型训练等。

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R语言主成分分析（Principle Component Analysis、PCA）
data+scenario+science+insight
08-09 1423
R语言主成分分析（Principle Component Analysis、PCA） 利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据，转换为由少数几个线性无关变量（主成分）表示的数据。（重构原始特征空间；线性降维） 要尽可能保留原始数据中的信息，两个思路：最大投影方差、最小投影距离。 完全的无监督，只需要通过方差来衡量信息量（但也是一种局限性）。各个主成分正交，降维后不同维度特征之间不再有相关性（但失去维度的具体含义）。 主成分是初始变量的线性组合，用于替代初始变量并尽可能保留初始信息。如第一主成
PCA(Principal Component Analysis)降维算法讲解
Stydwn的博客
05-20 1336
算法概述： 主成分分析或者主元分析是一种掌握毐主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事务中解析出主要影响因素。简单来说，就是将高维的数据集映射到低维的空间之中，同时尽可能的保留更多的变量。 前置芝士： 1.向量内积 2.投影 3.基 4.方差 5.协方差 6.矩阵特征值，特征向量 7.矩阵对角化 墙裂推荐知乎大佬托比欧对于线性代数知识的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113501803 算法过程： 首先我们想要实现降维操作，如二维变成一维度，我们必须找到一组基，将向量
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）详解
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小猪打呼噜
11-29 3万+
PCA是非常重要的统计方法，其实际应用非常广泛，但是很多讲解太过于公式化，很难让初学者消化，本文将从一个实际例子出发，并对数学公式原理及推导过程作出详细解释，即使你的数学基础比较差，在看完这篇博客之后，相信你会对PCA会有一个透彻的认知。
【机器学习】 16. 降维：PCA-主成分分析 Principle Component Analysis
weixin_48846514的博客
10-30 773
降维：PCA-主成分分析 Principle Component Analysis
机器学习——通过PCA技术实现降维
m0_74864756的博客
06-18 987
总的来说,PCA是一种强大且广泛应用的数据降维和特征提取算法,但在实际应用中也需要结合具体问题背景,权衡其优缺点,选择合适的参数和方法。
PCA (Principle component analysis) (主成分分析)
BrightHao_zi的博客
10-21 749
1.以一个二维数据为例说明PCA的目标 如上图所示，我们要在二维空间中找到一个维度（一个vector），将原数据集上的数据映射到这个vector上进行降维。如果没有施加限制，那么我们有无穷多种映射方法。 但是，我们知道，为了使数据集含有更多的信息，我们应该尽可能将降维后的数据区分开。以上图为例，如果选择Small variance的那条向量，很多数据点映射后挤在一起，那么我们就会损失许多有用信息。因此，PCA就是要找出一条vector，使数据降维后，有最大的方差。转化成数学公式就是： Var(z1)=1N
主成分分析（Principle Component Analysis）
七秒钟的记忆
01-31 963
主成分分析（principle component analysis，PCA）是一种特征提取的方法，可以对输入数据进行降维，常用作数据处理
（简单易懂）PCA：Principal Component Analysis 主成分分析
qq_39214409的博客
05-18 2687
Principal Component Analysis（PCA）是一种数据降维方式，可以将n维数据降低到指定的k维。此时延伸出一个问题，为什么数据要进行降维操作。如 Figure 1 在我们常用的二维坐标系中，我们可以很容易的观察出二维数据的分布规律，从而判断出数据的特性。假设在此数据的基础上，加上z轴，每个数据点在z平面上的抖动非常小，则数据点在z轴的变化对于数据整体的特性影响很小。我们足以在x、y轴上观察到数据的主要规律，那么数据在z轴上的维度可以选择忽略。
机器学习算法之主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)
Black Magician的博客
10-07 871
文章目录
【ML】Principle Component Analysis 主成分分析
weixin_42761454的博客
11-07 350
Linear dimensionality reduction Dimentionality reduction Map the dataset with dimension d to the dataset with dimension k, and d > k. x=(x1⋮xd)d×1→(y^1⋮y^k)k×1=y^, k⩽d x = \begin{pmatrix} x_{1}\\ \vdots \\ x_{d} \end{pmatrix}_{d \times 1} \righta
机器学习 -- Unsupervised Learning: Principle Component Analysis
01-30
Unsupervised Learning: Principle Component Analysis Dimension Reduction Clustering Distributed Representation PCA PCA – Another Point of View
论文阅读 [TPAMI-2022] Truncated Robust Principle Component Analysis With A General Optimization Framewor
weixin_42155685的博客
04-11 407
论文阅读 [TPAMI-2022] Truncated Robust Principle Component Analysis With A General Optimization Framework 论文搜索(studyai.com) 搜索论文: Truncated Robust Principle Component Analysis With A General Optimization Framework 搜索论文: http://www.studyai.com/search/whole-site
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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PCA降维算法在机器学习中的应用与实现
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