在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了 ...
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2019-01-27 14:33:22
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在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了 ...
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2019-01-27 13:12:10
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用途：分类预处理中的降维，做分类任务 目的：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴 将特征空间（数据中的多维样本，将投影到一个维度更小的K维空间，保持区别类型的信息） 监督性：LDA是“有监督”的，它计算的是另一个类特定的方向 投影：找到更适用的分类空间 与PCA不同： 更关心分类而不是方差（P ...
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2019-01-22 00:34:44
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构建模型的个基本过程： PCA 与 SVD关系 PCA : 降维度。过程：首先计算样本本协方差矩阵，然后·暴力特征分解·(非常消耗资源)。 SVD : 降维度，它的标准推导过程类似特征分解（耗资源），据说，sk-learn中它有其他实现过程。 scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是 ...
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2019-01-21 16:08:54
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奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 最通俗易懂的PCA主成分分析推导 https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/80868294，https:// ...
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2019-01-21 16:01:29
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在数据挖掘过程中，当一个对象有多个属性（即该对象的测量过程产生多个变量）时，会产生高维度数据，这给数据挖掘工作带来了难度，我们希望用较少的变量来描述数据的绝大多数信息，此时一个比较好的方法是先对数据进行降维处理。数据降维过程不是简单提取部分变量进行分析，这样的方式法当然会降低数据维度，但是这是非常不 ...
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2019-01-19 20:02:34
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主成分分析： 主成分分析： 有一个集合筛选出对这个集合影响较大的n个因素就是主成分分析。 主成分分析的目的是在于降维，其结果是把多个指标归约为少数的几个指标，这少数的几个指标的表现形式一般为原来指标体系中的某几个指标线性组合；逐步回归的目的是为了剔除影响目标值不显著的指标，其结果是保留原指标体系中影 ...
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2019-01-19 18:52:48
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在数据挖掘过程中，当一个对象有多个属性（即该对象的测量过程产生多个变量）时，会产生高维度数据，这给数据挖掘工作带来了难度，我们希望用较少的变量来描述数据的绝大多数信息，此时一个比较好的方法是先对数据进行降维处理。数据降维过程不是简单提取部分变量进行分析，这样的方式法当然会降低数据维度，但是这是非常不 ...
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2019-01-19 16:27:32
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因子分析-对商户进行综合评价 虽然系统聚类分析可以对变量进行分类，但是，难以判断变量分类结果的合理性。如果要衡量每个变量对类别的贡献，也难以通过聚类分析来实现。因子分析，就是找出隐藏在变量背后具有共性的因子。 1.1 因子分析简介 因子分析师通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归... ...
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2019-01-18 10:18:14
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SPSS对应分析---研究品牌和品牌形象之间的关系 对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。 对应分析实际上也是“降维”方法的一种，比较适合对分类变量进行研究。1.0 对应分析简介 对应分析可以看成是交叉表的图形化，对应分析的主要作用是用图形化... ...
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2019-01-18 10:15:50
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