机器学习——主成分分析(PCA)

主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于降维和数据可视化。主要目标是将高维数据转换成低维空间,同时尽可能保留原始数据的信息。 PCA的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中,新坐标系中的每个维度都是原始数据中各...

【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)

【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...

学习笔记: 机器学习经典算法-主成分分析PCA与梯度上升法

学习笔记: 机器学习经典算法-主成分分析PCA与梯度上升法

算法特点非监督机器学习算法,主要用于数据降维;降维可以提高算法效率,同时帮助可视化,以便于人类理解更好的理解数据;去噪。 1、 PCA的基本原理 样本在其特征空间的分布表现是其各特征轴上记录信息的综合呈现形式。 PCA 分析基于能够捕获原始样本最大信息量为目标在样本的原始特征空间寻找一个新的坐标系,...

机器学习:(PCA)主成分分析法及应用(spss)

机器学习:(PCA)主成分分析法及应用(spss)

一、主成分分析原理1.1、主成分分析法简介美国的统计学家斯通(stone)在1947年关于国民经济的研究。他曾利用美国1929—1938年各年的数据,得到了17个反映国民收入与支出的变量要素,例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等等。在进行主成分分析后,竟以97...

机器学习算法之---PCA(主成分分析)

机器学习算法之---PCA(主成分分析)

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维方法,可以将高维的数据降维到低维,以提取关键信息和减少噪音。它通过找到数据集中最重要的方向,并将数据在这个方向上投影,从而实现降维。PCA 的步骤如下:1.去除均值:对数据进行去均值处理,使得每个特征的平均值为0。...

【机器学习】主成分分析(PCA)——利用奇异值分解(SVD)(理论+图解+公式推导)

【机器学习】主成分分析(PCA)——利用奇异值分解(SVD)(理论+图解+公式推导)

2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。一、概述之前讲了一种方法叫做特征值分解,它是将我们的协方差矩阵进行分解,但是这时会有一定的约束条件才可以进行分解必须是方阵能够被对角化这两个要求是相对来说较高的,对于协方差矩阵是...

【机器学习】主成分分析(PCA)——利用特征值分解(EVD)(理论+图解+公式推导)

【机器学习】主成分分析(PCA)——利用特征值分解(EVD)(理论+图解+公式推导)

2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。一、概述在实际生活中,我们获得数据维度会非常大,有时维度可能超过几千个,这是因为针对于一件事物,我们获得它的特征属性越多,我们就越能够从多个角度进行分...

机器学习十大经典算法之PCA主成分分析

机器学习十大经典算法之PCA主成分分析

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...

100天搞定机器学习|Day59 主成分分析(PCA)原理及使用详解

100天搞定机器学习|Day59 主成分分析(PCA)原理及使用详解

数学概念方差:用来衡量随机变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。协方差:度量两个随机变量关系的统计量,协方差为0的两个随机变量是不相关的。协方差矩阵:在统计学与概率论中,协方差矩阵的每个元素是各个向...

【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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