机器学习系列(14)_PCA对图像数据集的降维_03

机器学习系列(14)_PCA对图像数据集的降维_03

一、噪音过滤降维的目的之一是希望抛弃对模型带来负面影响的特征,同时,带有效信息的特征的方差应该是远大于噪音的,所以相比噪音,有效的特征所带来的信息不会在PCA当中大量抛弃。inverse_transform能够在不恢复原始数据的情况下,将降维后的数据返回到原本的高维空间。(即能够实现:“保证维度&a...

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02(下)

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02(下)

5、分析计算过程(以啤酒消费为例子)def plot_vectors(vectors=[(0, 0, 1, 2),(0, 0, 3, 1)], texts=[r'$\vec{a}$', r'$\vec{b}$', 'power vec', 'power vec2...

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02(上)

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02(上)

一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的【1】降维:会减少特征,删除数据,可能使得模型受影响【2】噪音:衡量特征之间的线性相关【3】PCA(主成分分析)使用样本方差作为信息量衡量的指标(在PCA当中,以信息量作为衡量标准指的就是样本方差)参数:【1】Var&#...

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