使用Python实现主成分分析(PCA)

使用Python实现主成分分析(PCA)

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的降维技术,它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中,使得数据在新坐标系中的方差最大化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的PCA算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是主成分分析算法࿱...

请解释Python中的主成分分析(PCA)以及如何使用Sklearn库实现它。

主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维方法,它可以将高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征。在Python中,我们可以使用Sklearn库中的PCA类来实现主成分分析。 以下是一个简单的示例: 首先,我们需要导入所需的库和模块: import numpy as np from...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

101 课时 |
661 人已学 |
免费

【科技少年】Python基础语法

24 课时 |
1454 人已学 |
免费

【科技少年】Python绘画编程第一课

20 课时 |
3313 人已学 |
免费
开发者课程背景图
Python | 机器学习之PCA降维

Python | 机器学习之PCA降维

1. 机器学习之PCA降维概念1.1 机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而,在机器学习的魔法领域,我们向计算机系统灌输了海量数据,让它在数据的奔流中领悟模式与法则,自主演绎未来,不再需要手把手的指点迷津。机器学习,犹如三千世界的奇幻之旅,分为监督学习、无监督学...

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中,当维数增加时,空间的体积增长得很快,使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏,向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特...

【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...

python数据分析 - 数据降维PCA

python数据分析 - 数据降维PCA

大概主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结。首先考虑一个问题:对于正交属性空间中的样本点,如何...

基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别

基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别

PCA 人脸识别结果可视化结果图控制台结果图朴素贝叶斯分类使用鸢尾花数据集,由于数据集是连续型数据,因此,假设各个属性是成正态分布的,采用密度函数进行概率计算。代码写的不怎么简洁,但是把过程思路基本写出来了。结果图DecisionTree决策树分类实验环境:系统:Windows 10语言࿱...

【ML】matlab和python实现PCA降维算法

【ML】matlab和python实现PCA降维算法

概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中,我们会经常处理一些高维数据,而高维数据情形下,会出现距离计算困难,数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题,我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中,也容易出现特征之间存在线性相关,也就是说有的特征是冗余的,因此降维也是必要的。...

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(三)

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(三)

与原始图像进行比较最后,让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二)

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二)

重复试验在本节中,我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤:执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化:WCSS,BCSS,解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters =...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

Python学习站
Python学习站
Python学习资料大全,包含Python编程学习、实战案例分享、开发者必知词条等内容。
696+人已加入
加入
相关电子书
更多
给运维工程师的Python实战课
Python 脚本速查手册
ACE 区域技术发展峰会:Flink Python Table API入门及实践
立即下载 立即下载 立即下载