【数据挖掘】PCA 主成分分析算法过程及原理讲解
PCA 主成分分析算法过程及原理讲解 1 概念 主成分分析(Principal componet analysis,PCA) 是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种PCA方法，第一种是基于特征值分解协方差矩阵实现...
这段文本在洞察是一款自助式数据挖掘分析型,面向业务管理者、运营、业务分析师等人员提供低使用门槛的智能、自动化、全面、精准的数据诊断和分析能力,智能发现数据规律或异常,实现从数据到知识的提取,辅助业务决策
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【数据挖掘】数据规约中维归约、小波变换、主成分分析的讲解及实战（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据规约数据归约（Data Reduction）用于在尽可能保持数据完整性的基础上得到数据的归约表示。也就是说，在归约后的数据集上挖掘将更有效，而且仍会产生相同或相似的分析结果数据归约包括维归约、数量归约和数据压缩1：维归约维归约的思路是减少所考虑的随机变量或属性的个数，用的方法有属性子集选择、小波变换和主成分分析属性子集选择是一种维归约方法，其中....
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