PCA主成分分析

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1.PCA的公式推导http://www.doc88.com/p-9465493251834.html


2.相关原理解释http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html


3.应用和代码实例（python）http://blog.youkuaiyun.com/moodytong/article/details/10084243


python pca主成分分析
qq_40107571的博客
11-22 1952
python pca主成分分析
数据分析案例-基于PCA主成分分析法对葡萄酒数据进行分析
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m0_64336780的博客
02-04 1万+
葡萄酒作为世界上最早的饮料酒之一，其品质和文化早已被人们所认可。据统计2021年，全球葡萄酒产量260亿升，较2020年下降了近1%，至此已连续3年略低于10年平均水平。2020年我国葡萄酒行业市场规模下滑至498.2亿元，2021年小幅度上涨至510.8亿元。预计2022年我国葡萄酒行业市场规模将进一步上升至587.2亿元。本次实验使用葡萄酒数据集进行主成分分析，最后构建葡萄酒分类模型，用来对葡萄酒的分类。
PCA主成分分析法
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pob050912的博客
06-16 740
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种经典的统计分析方法，用于在高维数据中提取关键信息并降低数据维度。它通过将数据映射到一个新的坐标系统，使得新坐标轴（主成分）能够最大程度地保留数据的方差，从而在减少数据维度的同时，尽可能保留数据的原始特征。PCA在数据预处理、特征提取、数据可视化等领域被广泛应用，是数据科学和机器学习中不可或缺的工具之一。我们使用著名的MNIST手写数字数据集。该数据集包含了0到9的手写数字图片，每张图片是28x28的灰度图像。代码实现。
机器学习之PCA主成分分析详解
zdx2585503940的博客
04-09 2529
将原始数据按列组成n行m列矩阵X将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化（去平均值），即减去这一行的均值求出协方差矩阵 C= 1/mXXT求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P（保留最大的k各特征向量）Y=PX 即为降维到K维后的数据PCA作为一种经典且强大的降维工具，在机器学习领域有着广泛的应用。理解其数学原理和实现细节，能够帮助我们在实际项目中更好地使用它。
PCA主成分分析学习总结
h3076817064的博客
05-28 641
对 CC 进行特征分解，得到特征值 λ1≥λ2≥⋯≥λdλ1​≥λ2​≥⋯≥λd​ 和对应的特征向量 v1,v2,…这里 A=VA=V，B=ΛVTB=ΛVT，因此 trace(VΛVT)=trace(ΛVTV)trace(VΛVT)=trace(ΛVTV)。总方差=∑i=1dλi=trace(C)=∑j=1dVar(Xj)总方差=i=1∑d​λi​=trace(C)=j=1∑d​Var(Xj​)协方差矩阵 CC 的特征值分解为 C=VΛVTC=VΛVT，其中 ΛΛ 为对角矩阵（元素为 λiλi​）。
PCA 主成分分析算法
hawk2014bj的博客
11-25 491
PCA 主成分分析，能对多维数据分析进行降维，从而可以将数据展示在二、三维坐标轴上。
实验八 PCA主成分分析
m0_73290104的博客
06-21 1252
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，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）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1、PCA算法通过寻找协方差矩阵的特征值最大的K个特征向量，以作为新的一组基，将原数据映射到这一组新的基上来完成数据的降维，也就是说PCA算法可以找到前K个主成分。
【R语言】PCA主成分分析
qq_59554113的博客
02-27 476
使用R语言手动实现PCA主成分分析计算，通过计算协方差矩阵计算出数据的主成分得分，根据的分最高的特征进行得分图的绘制。
pca主成分分析结果解释_30分钟学会PCA主成分分析
weixin_39834475的博客
11-21 7676
PCA主成分分析算法(Principal Components Analysis)是一种最常用的降维算法。能够以较低的信息损失(以样本间分布方差衡量)减少特征数量。PCA算法可以帮助分析样本中分布差异最大的成分(主成分)，有助于数据可视化(降低到2维或3维后可以用散点图可视化)，有时候还可以起到降低样本中的噪声的作用(丢失的信息有部分是噪声)。公众号后台回复关键词：源码。获取本文全部代码...
PCA主成分分析Matlab仿真代码
03-17
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的统计学方法，主要用于高维数据的降维处理。在机器学习、图像处理、数据分析等领域，PCA能够提取数据的主要特征，减少数据冗余，同时保持数据集中的...
PCA主成分分析实验报告 （附MATLAB代码）.docx
03-13
PCA（主成分分析）是一种统计方法，用于将高维数据集转换为一组低维的线性组合，这些组合是原始变量的线性变换，且在数据方差中贡献最大。PCA的主要目标是减少数据的复杂性，同时尽可能保留数据集中的主要信息。在这...
PCA主成分分析.rar_PCA主成分分析_PCA数据降维_pca_主成分分析pca_降维
09-21
PCA（主成分分析）是一种广泛...总之，PCA主成分分析是一种强大的工具，用于简化高维数据，它通过降维来保留大部分数据信息，有助于数据的可视化和模型的建立。理解并正确应用PCA，对于理解和处理复杂数据集至关重要。
基于PCA主成分分析选主成分的BP神经网络回归预测模型-MATLAB语言实现,基于PCA主成分分析选取的BP神经网络回归预测模型-MATLAB实现,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测先对数
02-22
基于PCA主成分分析选主成分的BP神经网络回归预测模型——MATLAB语言实现,基于PCA主成分分析选取的BP神经网络回归预测模型——MATLAB实现,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测先对数据集进行主成分分析，自主根据...
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解-初学者上手指南,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解：数据预处理、KMO验证及神经网络预测,基于PCA主成分
03-06
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解——初学者上手指南,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码详解：数据预处理、KMO验证及神经网络预测,基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB...
UBCF和IBCF的python实现和比较
tanyanzimo的博客
08-01 4388
http://my.oschina.net/zhangjiawen/blog/185625
4.k均值聚类（K-means）
tanyanzimo的博客
07-27 1076
1.思想简介与实例 K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。  k均值算法的计算过程非常直观：
3.决策树Decision Tree
tanyanzimo的博客
07-27 522
1.思想简介 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html#3233302 2.评价 优点 1)决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2)对于决策树，数据的准
2.朴素贝叶斯Naive Bayes
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07-27 511
1.思想简介和实例 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 2.适用情况和评价 朴素贝叶斯分类器（NBC）基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。 所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法
Matlab实现PCA主成分分析图像压缩
### PCA主成分分析Matlab仿真代码知识点 #### 主成分分析（PCA）简介 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术。它通过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...
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