粘贴自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html

数据的向量表示及降维问题

向量的表示及基变换

协方差矩阵及优化目标

协方差矩阵对角化

知乎回答：

矩阵的奇异值与特征值有什么相似之处与区别之处

主成分分析_PCA解释的更多相关文章

  1. 主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

    原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 在这一篇之前的内容是<Factor Analysis> ...

  2. 解释一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程（转载）

    KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实 ...

  3. <转>主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释,最小平方差解释

    转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/ ...

  4. 主成分分析（PCA）原理总结

    主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就 ...

  5. scikit-learn一般实例之四:管道的使用:链接一个主成分分析和Logistic回归

    主成分分析(PCA)进行无监督的降维,而逻辑回归进行预测. 我们使用GridSearchCV来设置PCA的维度 # coding:utf-8 from pylab import * import nu ...

  6. 主成分分析（PCA）特征选择算法详解

    1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到 ...

  7. 主成分分析PCA的前世今生

    这篇博客会以攻略形式介绍PCA在前世今生. 其实,主成分分析知识一种分析算法,他的前生:应用场景:后世:输出结果的去向,在网上的博客都没有详细的提示.这里,我将从应用场景开始,介绍到得出PCA结果后, ...

  8. 主成分分析（PCA）原理及R语言实现

    原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及 ...

  9. R与数据分析旧笔记（十七） 主成分分析

    主成分分析 主成分分析 Pearson于1901年提出的,再由Hotelling(1933)加以发展的一种多变量统计方法 通过析取主成分显出最大的个别差异,也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目 可 ...

随机推荐

  1. Mybatis实现部门表增删改查以及排序

    废话不说,直接开门见山! 需要在WebContent下的lib下导入两个包 mybatis-3.2.5.jar ojdbc6.jar package com.xdl.entity; import ja ...

  2. IE中iframe标签显示在DIV之上的问题解决方案

    在做网页时前端时,使用IE打开时会出现标题栏DIV被遮挡PDF遮挡, 后在stackoverflow中查到是IE浏览器的问题:链接https://stackoverflow.com/questions ...

  3. Dynamics CRM项目实例之七：站点地图修改，联系人-订单-积分管理

    关注本人微信和易信公众号: 微软动态CRM专家罗勇 ,回复138或者20141229可方便获取本文,同时可以在第一时间得到我发布的最新的博文信息,follow me!        前面文章发表后,不 ...

  4. BestSync多终端文件资料同步利器

    分享一款多终端文件同步的强力软件,windows下使用. 我这里的多终端意思是,多台电脑.移动存储.云端. 就我个人而言,实用性在于移动硬盘和电脑上都有的文件,比如保存项目资料,电脑上需要编辑,有时外 ...

  5. Windows下创建ArcGIS Server站点

    原创文章,转载须标明出处自: https://www.cnblogs.com/gisspace/p/8126261.html ------------------------------------- ...

  6. 章节十、5-CSS---用CSS 通配符定位元素

    以下演示操作以该网址中的输入框为例:https://learn.letskodeit.com/p/practice 一.css样式中有三种通配符“^.$.*” 语法:tag[attribute< ...

  7. (办公)springmvc->controller的统一异常层,返回json

    controller里面写的代码,很多时候,没有写try{}catch(Exceiption ex){},结果就是系统出错,就算是接口,参数正确也会返回404,这个是不应该的. 下面是代码,以后参考 ...

  8. （二）图数据neo4j基本认识

    1.neo4j介绍 Neo4j是由Java和Scala实现的开源NoSQL图数据库.自2003年开始研发,直到2007年正式发布第一版.Neo4j的源代码托管在GitHub上,技术支持托管在Stack ...

  9. 从0开始的Python学习012数据结构&对象与类

    简介 数据结构是处理数据的结构,或者说,他们是用来存储一组相关数据的. 在Python中三种内建的数据结构--列表.元组和字典.学会了使用它们会使编程变得的简单. 列表 list是处理一组有序的数据结 ...

  10. python3 list列表随机选取一个元素、随机选择一个user-agent

    爬虫时适当更换user-agent可以稍微规避一下代理被封的风险... from random import sample ua = [ 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE ...