文章 2023-08-09 来自:开发者社区

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类(七)

[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分,并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量,这些新...

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类(七)
文章 2022-12-08 来自:开发者社区

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法(LDA)

1. 特征降维的主要目的1)在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本(比如图片),往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2)在数据表现方面,我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析:PCAPCA算法核心:把高维度的向量向低维度投影1)去平...

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文章 2022-02-17 来自:开发者社区

机器学习实战之主成分分析(PCA)

如果人类适应了三维,去掉一个维度,进入了二维世界,那么人类就会因为缺少了原来所适应的一个维度,而无法生存。 ——《三体》 在许多科幻电影中,有许多降维的例子。在《十万个冷笑话2》(可能只有萌新看过)中,大boss将主角降维到二维,就成了纸片人,进而失去了战斗能力;降维到一维,就变成了线条,这就是降维打击。 说直白点,降维就是将维度降低。在机器学习中,...

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