【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)

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[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...

机器学习十大经典算法之PCA主成分分析

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PCA主成分分析法简介主成分分析算法(PCA)是最常用的线性降维方法,它的目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中,并期望在所投影的维度上数据的信息量最大(方差最大),以此使用较少的数据维度,同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的,就...

机器学习:一文从入门到读懂PCA(主成分分析)

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机器学习:一文从入门到读懂PCA(主成分分析)前置知识维度灾难内积的几何意义向量与基向量的内积,就是向量在基向量方向上的投影坐标。点乘(Dot Product)的结果是点积,又称数量积或标量积(Scalar Product)。在空间中有两个向量:从代数角度看,点积是对两个向量对应位置上的值相乘再相加...

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