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. 用户上传gif动图分解成多张帧图片，并合并生成新gif图片

    背景 为什么要制作这么一款工具 首先公司最近在做一款表情包的产品,需要将文字生成到gif图片中,并可以控制文字显示的位置,并将不同的文字显示在不同的图片上 制作成网页端工具,随时随地,方便使用 探索 ...

  2. Python---环境以及编辑器的使用的学习

    1.搭建python的环境 官网下载Python的安装程序,记住一点在安装的时候点一下下面的 Add Python 3.5 to PATH 它会自动给你把安装的python的环境加入到计算机的环境变量 ...

  3. C#开发BIMFACE系列27 服务端API之获取模型数据12：获取构件分类树

    系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] BIMFACE官方示例中,加载三维模型后,模型浏览器中左上角默认提供了“目录树”的功能,清晰地展示了模型的完整构成及上下级关系. 本篇介绍如何获 ...

  4. 对TD tree系统评价及改进

    该系统是由石家庄铁道大学2017级信息学院的同学研发并改进,分享给我们18级新生的一份体验,这项app可安装在任意一个智能手机上,当听到学长们像我们介绍这款app的时候,着实让我惊呆了,惊叹学长们的编 ...

  5. 5分钟了解lucene全文索引

    一.Lucene介绍及应用 Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包,基于JAVA语言编写. 目前基于此工具包开源的搜索引擎,成熟且广为人知的有Solr和Elasticsearch ...

  6. Linux上安装JDK1.7步骤

    1.使用SecurtCRT连接上Linux,把jdk的压缩包传递过去:(传递的方法在我的博客中也有写,参考之前的博客) 2.解压缩jdk:tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.t ...

  7. Log4Net 日志记录的实现

    一.前言 在上一篇文章[(转载)非常完善的Log4net配置详细说明]介绍了Log4Net的配置说明,如果不知道的可以去看看,这里我们就介绍一下日志记录的实现,说得都比较基础,所以大神请绕过. 二.L ...

  8. Mybatis打印SQL

    配置mybatis日志级别,打印SQL 1.方案一:配置日志级别 logging.level.org.springboot.demo.mapper=debug 其中org.springboot.dem ...

  9. Spring Cloud Alibaba | Sentinel：分布式系统的流量防卫兵动态限流规则

    Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵动态限流规则 前面几篇文章较为详细的介绍了Sentinel的使用姿势,还没看过的小伙伴可以访问以下链接查看: &l ...

  10. Slickflow.NET 开源工作流引擎快速入门之三: 简单或分支流程代码编写示例

    前言:对于急切想了解引擎功能的开发人员,在下载版本后,就想尝试编写代码,完成一个流程的开发和测试.本文试图从请假流程,或分支模式来快速了解引擎代码的编写. 1. 创建或分支流程图形 或分支流程是常见的 ...