PCA降维详细教程

最新推荐文章于 2025-06-11 20:52:12 发布
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分类专栏： 学习笔记
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博客分享了一份PCA降维的详细教程。PCA降维是信息技术领域中数据处理的重要方法，该教程能帮助相关人员更好地掌握这一技术。

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PCA降维全过程
Deepin_L的博客
10-31 1970
PCA的目的 将原有的d维数据集，转换成k维的数据（k<d） 新生成的k维数据尽可能的包含原来d维数据的信息 PCA的数学推导 假设对n个样本xix_ixi​进行PCA处理，先对数据进行中心化，即将数据的均值变为0（为了后面计算的方便，不用减去mean） 1N∑i=1Nxi=0 \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i=0 N1​i=1∑N​xi​=0 则数据集的协方差矩阵为 Cov(xi,xj)=1n∑i=1n(xi−μi)(xj−μj) Cov(x_i,x_j)=\frac{1
pca降维详细过程
weixin_34406086的博客
05-18 170
pca降维详细计算过程 转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/5505799.html
机器学习：PCA降维
最新发布
dami10124的博客
06-11 950
ORL数据集包含40个人的400张人脸图像（每人10张）。我们将使用PCA对这些图像进行降维处理。PCA作为一种经典的无监督降维方法，在人脸识别、数据压缩等领域有广泛应用。通过本文的ORL数据集实战，我们可以直观地理解PCA的工作原理和实际效果。但也要注意，PCA不是万能的，在实际项目中需要根据数据特点选择合适的降维方法。
PCA降维的原理及步骤
热门推荐
每天进步一点点
04-10 5万+
*****降维的作用***** ①数据在低维下更容易处理、更容易使用； ②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示； ③去除数据噪声 ④降低算法开销 *****降维通俗点的解释***** 一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，数据量上百万条，对于下单
机器学习算法 | PCA（主成分分析）降维算法
yuanCruise
06-27 3303
一：PCA算法目的 根据样本矩阵X={x1，x2,…, Xm}，以及当前样本空间中样本个数N，求得样本协方差矩阵XXT，中的最大的K个特征向量，并且利用这K个特征向量组成的矩阵进行低纬度降维，实现数据的主成分分析。 二：PCA降维的整体步骤 （1）对原始数据减去平均值，实现去中心化。 （2）求出样本空间中N个样本的样本协方差矩阵（XXT）。 （3）利用SVD奇异值分解（适用于任意矩阵） 或 特征值分解（只适用于方阵）对样本协方差矩阵进行特征向量，特征值的分解。 （4）对特征值进行降序排列，选出最大的K个，并
主成分分析（PCA）降维
m0_62501000的博客
12-31 8534
在机器学习和数据分析领域，主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，旨在减少数据维度并保留主要信息。通过将高维数据映射到低维空间，PCA使得数据更易于可视化、理解和处理。本文将深入探讨PCA的原理、应用和实现。通过去除冗余信息，减少数据的维度，提高计算效率和模型训练速度。选择主成分相当于选择了原始特征中最具代表性的信息，有助于提取关键特征。PCA可以帮助去除数据中的噪音，提高模型的鲁棒性。PCA基于线性变换，可能无法很好地处理非线性关系。对异常值敏感，可能受到极端值的影响。
PCA.rar_PCA 特征降维_PCA降维 C_PCA降维C_特征向量 c_特征降维
09-19
在给定的"PCA.rar"压缩包中，可能包含了一些关于如何使用C语言实现PCA降维的代码或者教程。"PCA2"可能是其中的一个子文件，可能包含了实际的PCA算法实现，或者是经过PCA处理后的低维特征向量数据。使用C语言实现PCA...
PCA.zip_PCA参数_fieldhqn_pca_pca降维_降维
09-21
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的数据分析方法，用于降低数据的维度并保持其方差。...总的来说，这个压缩包提供了PCA降维的实践教程，对于学习和应用PCA是一个宝贵资源。
pca.rar_PCA 图像处理_PCA图像_PCA图像降维_PCA降维 图像_降维处理
07-14
在"pca.rar"这个压缩包中，可能包含了关于PCA图像降维的详细教程、代码示例或者实际应用案例。通过学习和实践这些内容，你可以更深入地理解和掌握PCA在图像处理中的应用技巧。同时，你也可以利用这些资源进行自己的...
MATLAB实现PCA降维技术教程
通过PCA降维，可以减少数据集的复杂度，简化数据结构，有助于提高机器学习算法的效率和性能。 在给出的文件信息中，标题"PCA_pca_K."表明了该资源涉及PCA算法在降维中的应用，并指定了降维后目标空间的维数为k。...
【项目实战】使用opencv基于PCA降维算法的人脸识别项目教程（含资料和源码）附B站视频讲解
02-25
【项目实战】使用opencv基于PCA降维算法的人脸识别项目教程，非常适合练手的小项目 1、资料及源码 2、所需模板图片 3、B站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ka4y1i7mS/
PCA降维+分类器 python语言写的
10-24
PCA降维+分类器 python语言写的 主成分分析 代码可以跑 python3.6版
PCA主成分分析（降维）过程推导
以梦为马，不日抵达。
12-22 1万+
主成分分析的作用是降维。当数据量有多个维度时，有些维度对于数据的贡献大，有些维度对数据的贡献小。通过主成分分析，找到重要的维度，能大大减少计算量。 PCA的中心思想： 一个中心：原始特征空间的重构。 两个基本点：最大投影方差，最小重构距离。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
【机器学习】--6.PCA主成分分析（降维）
我是个好人呀，O(∩_∩)O
11-04 4127
设有m条n维数据。m*n矩阵。
利用PCA实现降维的一般步骤
bingbangx的博客
07-19 3764
为了方便以后得到数据，就可以get到要从什么地方入手，所以整理PCA降维思路。 主要可以分为以下几步： 一、导入需要的模块和库 二、导入数据，探索数据 三、画累计方差贡献率，找最佳降维后维度的范围 四、降维后维度的学习曲线，继续缩小最佳维度的范围 五、细化学习曲线，找出降维后的最佳维度 六、导入找出的最佳维度进行降维，查看模型效果 七、如果维度已经降下来了，可以考虑利用KNN观察一下模型的效果。 八、利用KNN的k值学习曲线，寻找最佳k值 九、根据定下的参数，观察模型效果如何。 ...
pca算法 c语言,降维算法一 : PCA (Principal Component Analysis)
weixin_33293858的博客
05-25 893
PCA简介在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错...
PCA降维的推导（超详细）
AI_dataloads的博客
10-08 1362
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，即将高维数据转换为低维数据的方法。通俗地说，PCA降维就是通过找到数据中的主要特征，并将其用较少的特征来表示，从而减少数据的维度。下图为例，所有的数据是分布在三维空间中，PCA将三维数据映射到二维平面u，二维平面由向量<u1,u2>表示，u1与u2垂直。
什么是PCA降维？
...
05-31 1050
使用PCA（主成分分析）作为例子，来详细介绍降维的具体步骤。
PCA降维—原理简述及代码实现
qq_45919097的博客
08-06 2046
PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据 PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集： 密度 含糖量 是否好瓜 1 0.697 0.460 是 2 0.774 0.376 是 3 0.634 0.264 否 4 0.608 0.318 否 5 0.556 0.215 否 注： 当然这里是假设西瓜“是否好瓜”仅受这两个因素的影响，真实情况下西瓜数据集不适用于此，因为西瓜
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