PCA: PCA的具体实现过程
数据预处理:mean normalization & feature scaling

先进行均值归一化(mean normalization),计算出每个特征的均值(uj),然后用xj-uj来替代,这样归一化后每个特征的均值就为0了
由于不同特征的取值范围有很大的不同(如一个为房子面积,一个为房间数目),将每个特征进行feature scaling,使特征处于同一可比较范围。如上图公式所示来进行feature scaling,Sj某个特征的取值范围或者标准差

PCA: PCA的具体实现过程的更多相关文章
- 机器学习笔记----四大降维方法之PCA(内带python及matlab实现)
大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效 ...
- PCA and kmeans MATLAB实现
MATLAB基础知识 l Imread: 读取图片信息: l axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 ...
- [zz] Principal Components Analysis (PCA) 主成分分析
我理解PCA应该分为2个过程:1.求出降维矩阵:2.利用得到的降维矩阵,对数据/特征做降维. 这里分成了两篇博客,来做总结. http://matlabdatamining.blogspot.com/ ...
- PCA人脸识别
人脸数据来自http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html 实现代码和效果如下.由于图片数量有限(40*10),将原 ...
- 主元分析PCA理论分析及应用
首先,必须说明的是,这篇文章是完完全全复制百度文库当中的一篇文章.本人之前对PCA比较好奇,在看到这篇文章之后发现其对PCA的描述非常详细,因此迫不及待要跟大家分享一下,希望同样对PCA比较困惑的朋友 ...
- Deep Learning学习随记(二)Vectorized、PCA和Whitening
接着上次的记,前面看了稀疏自编码.按照讲义,接下来是Vectorized, 翻译成向量化?暂且这么认为吧. Vectorized: 这节是老师教我们编程技巧了,这个向量化的意思说白了就是利用已经被优化 ...
- [Scikit-learn] 4.4 Dimensionality reduction - PCA
2.5. Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 2.5.1. Principal component an ...
- 【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据
第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实 ...
- 三种方法实现PCA算法(Python)
主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目 ...
随机推荐
- Three.js场景的基本组件
1.场景Scene THREE.Scene被称为场景图,可以用来保存所有图形场景的必要信息.每个添加到Scene的对象,包括Scene自身都继承自名为THREE.Object3D对象.Scene不仅仅 ...
- HTTP: Request中的post和get区别
* GET和POST之间的主要区别 1.GET是从服务器上获取数据,POST是向服务器传送数据. 2.在客户端, get是把参数数据队列加到提交表单的ACTION属性所指的URL中,值和表单内各个字段 ...
- Ubuntu中shell脚本无法使用source命令的原因与解决方法
本文简要描述了在ubuntu系统下无法使用source命令的原因,及对应的两种解决方法,并在附录中引用一篇文章来详细解释source命令的用法 问题: 由于在交叉编译时,需要在当前shell内执行so ...
- GridControl单元格编辑验证的方法
本文实例演示了DevExpress实现GridControl单元格编辑验证的方法,比较实用的功能,具体方法如下: 主要功能代码如下: /// <summary> /// 自定义单元格验证 ...
- Chrome 谷歌开发者工具使用窍门
我们这里介绍主要的几块:Console.Source.Network Console 大家都有用过各种类型的浏览器,每种浏览器都有自己的特色,本人拙见,在我用过的浏览器当中,我是最喜欢Chrome的, ...
- 利用nfs-client-provisioner动态提供Kubernetes后端存储卷
原文:https://www.kubernetes.org.cn/3894.html 利用NFS client provisioner动态提供Kubernetes后端存储卷 本文翻译自nfs-clie ...
- 2019 咪咕文化java面试笔试题 (含面试题解析)
本人3年开发经验.18年年底开始跑路找工作,在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴.今日头条.咪咕文化等公司offer,岗位是Java后端开发,最终选择去了咪咕文化. 面试了很多家公司,感觉大部分公司考察的点 ...
- Java之路---Day09(继承)
2019-10-23-22:58:23 目录 1.继承 2.区分成员变量重名的方法 3.区分成员方法重名的方法 4.继承中重写与重载的区别 5.继承中覆盖重写的注意事项 6.继承中覆盖重写的设计原则 ...
- SpringBoot启动原理详解
SpringBoot和Spring相比,有着不少优势,比如自动配置,jar直接运行等等.那么SpringBoot到底是怎么启动的呢? 下面是SpringBoot启动的入口: @SpringBootAp ...
- 解决centos7下 selenium报错--unknown error: DevToolsActivePort file doesn't exist
解决centos7下 selenium报错--unknown error: DevToolsActivePort file doesn't exist 早上在linux下用selenium启动Chro ...