看了很多主成分分析的的解释，都太理论了，完全get不到点，我又不是搞数学的。看不懂看不懂。 打算写一下主成分 ...
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2021-06-13 09:55:23
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1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
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2020-07-30 22:04:18
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本文转自公众号《数据科学家联盟》 一、主成分分析法的思想及其原理 1、PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特 ...
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2020-05-03 18:41:03
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17 降维简介 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和 ...
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2020-04-05 09:20:07
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当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相 ...
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2019-08-17 16:25:16
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主成分分析法 [TOC] 主成分分析法：(Principle Component Analysis, PCA)，是一个非监督机器学习算法，主要用于数据降维，通过降维，可以发现便于人们理解的特征，其他应用：可视化和去噪等。 一、主成分分析的理解 ? 先假设用数据的两个特征画出散点图，如果我们只保留特征 ...
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2019-08-10 14:12:24
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0０ 个人总结 PCA(主成分分析法)目的： 1.降低特征间个数，减少的计算量 2.降低特征之间的相关性，使特征之间更加的独立 3.减少噪声对数据的影响，使模型更加的稳定 4.方便数据的可视化 简单步骤： 1.对数据进行零均值化处理 2.计算协方差矩阵 3.计算特征值和特征向量 4.找到n个特征值和 ...
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2019-06-09 13:13:10
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利用PCA主成分分析法对数据进行降维 原理 : 我们一般使用数据降维来降低模型的复杂度,把数据集从一个散点组成的面变成一条直线,也就是从二维变成了一维,这就是数据降维,而其中用到的方法就是主成分分析法(Principal Component Analysis ,PCA) 1.导入数据集并用Stand ...
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2019-05-28 11:07:43
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一、主成分分析法的思想 我们在研究某些问题时，需要处理带有很多变量的数据，比如研究房价的影响因素，需要考虑的变量有物价水平、土地价格、利率、就业率、城市化率等。变量和数据很多，但是可能存在噪音和冗余，因为这些变量中有些是相关的，那么就可以从相关的变量中选择一个，或者将几个变量综合为一个变量，作为代表 ...
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2019-05-01 13:49:03
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今天，在西瓜书上看到了主成分分析法，之前建模有接触过但是理解不够深刻，今天再次和这一位老朋友聊聊。 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 主成分分 ...
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2019-03-09 01:06:50
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