主成分分析法 EM算法求解因子分析 对于EM算法而言，E-步是非常简单的，我们只需要计算Qi(z(i)) =p(z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ)。然而在这里的条件分布为，z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ ～ N (µz(i)|x(i) , Σz(i)|x(i))，这里满足： 由此，我们得到 ...
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2018-11-04 19:21:30
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2018-10-04 09:00:38
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# 每个主成分向量的长度与数据集的特征数一样 # 主成分分析法的本质：将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系，原坐标系有 n 个维度（n 中特征），则转换的新坐标系也有 n 个维度，每个主成分表示一个维度，只是对于转换后的坐标系，只取前 k 个维度（也就是前 k 个主成分），此 k 个维度相对于数据 ...
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2018-06-24 20:53:26
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主成分分析法就是通过正交变换将存在相关性的原始变量变量转换成不相关的新变量，将其中贡献度低的变量舍弃掉，贡献度可以理解为变量的方差，方差越大，贡献度越高，正交变换前后变量存在的信息量是相同的，只是把更多的信息集中起来，舍弃存在少量信息的变量，达到降维的目的。 运用主成分的前提是变量之间存在相关性 主 ...
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2018-03-23 01:09:35
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下面是python2版本的程序: 对鸢尾花数据进行主成分分析法的操作,并画图: import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib用于数据的可视化from sklearn.decomposition import PCA #加载pca算法包from sklea ...
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2018-01-07 11:52:09
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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析法是一种常用的减小数据维度的算法。 能力有限在这里就不做过多的数学分析了，具体原理可参见http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/PCAWhitening/ 以及更具体 ...
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2017-05-22 17:52:23
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这部分也许是数据预处理最为关键的一个阶段。 如何对数据降维是一个很有挑战，很有深度的话题，很多理论书本均有详细深入的讲解分析。 本文仅介绍主成分分析法(PCA)和探索性因子分析法(EFA)，并给出具体的实现步骤。 ...
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2017-05-20 21:56:51
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14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分 ...
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2017-05-12 19:03:22
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原理： 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析（Principal Component Analysis）原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+ ...
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2017-02-16 13:18:24
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原理： 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析（Principal Component Analysis）原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法，通过析取主成分显出最... ...
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2016-12-01 03:44:48
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