机器学习(三)降维之PCA及鸢尾花降维

机器学习(三)降维之PCA及鸢尾花降维

一.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)(1)简介最常用的一种降维方法,通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。&...

面向机器学习的特征工程 六、降维:用 PCA 压缩数据集

来源:ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者:@cn-Wziv 校对:@HeYun 通过自动数据收集和特征生成技术,可以快速获得大量特征,但并非所有这些都有用。在第 3 章和 在第 4 章中,我们讨论了基于频率的滤波和特征缩放修剪无信息的特征。现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析(...

机器学习入门|降维(一)(MIDS,PCA,KPCA)

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的原因,在周志华《机器学习》中用最近邻分类器给了一个解释——数据集需要满足密采样条件,以及高维计算下会有很多麻烦,甚至在尾数特别高的时候连计算内积都变的复杂,这种计算阻碍称为“维数灾难”。其他的原因还有过...

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