PCA主成分分析的可视化(Python)

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在这篇教程中,你将发现如何使用PCA可视化数据,并且使用可视化来帮助确定用于降维的参数。读完这篇教程后,你会了解:如何使用PCA可视化高维数据什么是PCA中的解释性方差从高维数据PCA的结果中直观地观察解释性方差让我们一起开始吧教程概览这篇教程分成两部分,分别是:高维数据的散点图可视化解释性方差前提...

轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 你居然不知道 PCA ?

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PCA 的全称是 Principal Component Analysis,翻译过来就是主成分分析法,是数据分析中常用的数据降维方法,亦是一种学习数据表示的无监督学习算法。在讨论 PCA 之前,让我们先考虑下机器学习中的数据。对于一般的机器学习模型,每一种确定的机器学习模型都可以用一个确定的函数或函...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)

假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集...

三种方法实现PCA算法(Python)

  主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不...

比PCA降维更高级——(R/Python)t-SNE聚类算法实践指南

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/70733 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Saurabh.jaju2   Saurabh是一名数据科学家和软件工程师,熟练分析各种数据集和开发智能应用...

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