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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降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因： 在以下3种降维技术中， PCA的应用目前最为广泛，因此本章主要关注PCA。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。 在PCA中，数据集从原始坐标系转换为新的坐标 ...
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2019-04-01 11:49:08
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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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主成分分析 PCA：principal component analysis 主成分分析是最常用的一种降维分析 目的：降低数据的复杂性，找到最有用的特征 降维： PCA FA 因子分析 factor analysis ICA 独立成分分析 independent component analysis ...
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2018-12-06 20:37:45
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原贴出处：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 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， ...
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2018-11-24 16:42:08
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数据降维 分类 + PCA(主成分分析降维) + 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路 + 对数据进行 标准化 + 计算出数据的 相关系数矩阵 (是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) + 计算出 相关系数矩阵 的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都 ...
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2018-11-17 00:26:43
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运用二维降维到一维的例子帮助理解 对于如下二维数据 PCA算法会试图寻找一条直线使得所有数据到这个直线的距离的平方和最小（”投影误差“最小）（图中所有蓝色线长度的平方和）（注意：做PCA之前需要将数据进行标准化，将数据映射到（0，1）区间内） 对于以下两种情况，PCA会选择红色线 更书面的表达 Re ...
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2018-11-04 14:14:47
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三文读懂PCA和PCoA（一） 三文读懂PCA和PCoA（一） 在微生物NGS测序领域的高分文章中，PCA(主成分分析)和PCoA(主坐标分析)会很常见。甚至在RNA分析领域，很多研究和文章也会依据基因的表达量作PCA和PCoA分析。 常见的PCA和PCoA分析以下图的形式呈现： 很明显，我们可以通 ...
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2018-10-28 16:09:23
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PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 低维空间维数k 第一步：将样本集中心化。每一列的特征值减去 ...
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2018-09-21 18:27:36
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