Principal Component Analysis：主成分分析

步骤 5 步：

1、去平均值，也就是将向量中每一项都减去各自向量的平均值

2、计算矩阵的方差，协方差，特征值，

3,、把特征值从大到小排列

4、取前K个特征值对应的特征向量，

5、对所有的向量以这个K个向量为基向量投影到到一个新的（低维度）空间，

PCA 算法核心：高维度向量向低维度投影的更多相关文章

  1. MurmurHash算法：高运算性能，低碰撞率的hash算法

    MurmurHash算法:高运算性能,低碰撞率,由Austin Appleby创建于2008年,现已应用到Hadoop.libstdc++.nginx.libmemcached等开源系统.2011年A ...

  2. PCA算法详解——本质上就是投影后使得数据尽可能分散（方差最大），PCA可以被定义为数据在低维线性空间上的正交投影，这个线性空间被称为主⼦空间（principal subspace），使得投影数据的⽅差被最⼤化（Hotelling, 1933），即最大方差理论。

    PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)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 ...

  3. RBF网络——核心思想：把向量从低维m映射到高维P，低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

      RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理. ...

  4. PCA算法理解及代码实现

    github:PCA代码实现.PCA应用 本文算法均使用python3实现 1. 数据降维   在实际生产生活中,我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度,对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大, ...

  5. 机器学习--主成分分析(PCA)算法的原理及优缺点

    一.PCA算法的原理 PCA(principle component analysis),即主成分分析法,是一个非监督的机器学习算法,是一种用于探索高维数据结构的技术,主要用于对数据的降维,通过降维可 ...

  6. 模式识别（1）——PCA算法

    作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处, ...

  7. PCA算法是怎么跟协方差矩阵/特征值/特征向量勾搭起来的?

    PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最广泛的降维算法. ...... (关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了, 所以这里就不说了. ) ...

  8. OpenCV学习(35) OpenCV中的PCA算法

    PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = ...

  9. 数据挖掘算法学习（四）PCA算法

    转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/38236647 算法简单介绍 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis ...

随机推荐

  1. java 自动生成四则运算式

    本篇文章将要介绍一个“自动生成四则运算式”的java程序,在没有阅读<构建之法>之前,我已经通过一个类的形式实现了要求的功能,但是当阅读完成<构建之法>之后,我意识到自己所写程 ...

  2. （六十五）c#Winform自定义控件-图标字体

    前提 入行已经7,8年了,一直想做一套漂亮点的自定义控件,于是就有了本系列文章. GitHub:https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl 码云:ht ...

  3. (转)java程序调用内存变化过程分析（详细）

    原博地址: https://blog.csdn.net/Myuhua/article/details/81385609 (一)不含静态变量的java程序运行时内存变化过程分析 代码: package ...

  4. Maven依赖配置和依赖范围

    Maven依赖配置 一个dependency的声明可以包含以下元素: <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache ...

  5. Django之使用内置函数和celery发邮件

    邮箱配置 开启stmp服务 以163邮箱为例,点击设置里面的stmp 开启客户端授权密码 如上所示,因为我已经开启了,所以出现的是以上页面. 这样,邮箱的准备就已经完成了. 使用Django内置函数发 ...

  6. Redis小白入门系列

    一.从NoSQL说起 NoSQL 是 Not only SQL 的缩写,大意为"不只是SQL",说明这项技术是传统关系型数据库的补充而非替代.在整个NoSQL技术栈中 MemCac ...

  7. BeetleX之FastHttpApi服务使用详解

    BeetleX是开个轻量级高性能的开源TCP通讯应用框架,通过BeetleX可以轻松扩展不同场的TCP应用服务和客户端组件.框架开源地址:https://github.com/IKende/Beetl ...

  8. Winform中使用FastReport实现自定义PDF打印预览

    场景 Winform中使用FastReport实现简单的自定义PDF导出: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/1009 ...

  9. ACM代码模板

    功能介绍 写了I/O函数,支持以下几种方式 read(num); //读入一个数num(任意整数类型,下同) read(num1,num2,num3,num4); //读入任意多个数 read(arr ...

  10. [Leetcode] 第318题 最大单词长度乘积

    一.题目描述 给定一个字符串数组 words,找到 length(word[i]) * length(word[j]) 的最大值,并且这两个单词不含有公共字母.你可以认为每个单词只包含小写字母.如果不 ...