PCA方差解释比例求解与绘图？

【PCA方差解释比例求解与绘图？】的更多相关文章

PCA方差解释比例求解与绘图？

目录主成分方差解释率计算绘图示例主成分方差解释率计算通常,求得了PCA降维后的特征值,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比. 有些工具的结果是提供了维度标准差的,如ggbiplot绘图时,直接会给你算出各个坐标的方差解释率.但我觉得这类工具绘图远不如ggplot本身,此时,就需要自己计算. 当理解了PCA的原理和含义后,就比较容易得到.网上一大堆,这里不介绍. 以ggbiplot数据为例,并将算出结果与之比较. if(!require(devtool…

PCA降维-最大，最小方差解释

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020216.html 几个特别有用的链接: 更加深入理解pca,在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析.. http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/64546435 http://blog.csdn.n…

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>,由于非常理论,打算学完整个课程后再写.在写这篇之前,我阅读了PCA.SVD和LDA.这几个模型相近,却都有自己的特点.本篇打算先介绍PCA,至于他们之间的关系,只能是边学边体会了.PCA以前也叫做Principal factor analysis. 1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1.…

<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/archive/2011/04/18/2020216.html 几个特别有用的链接: 更加深入理解pca,在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析.. http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/64546435 http://blog.csdn.n…

ng机器学习视频笔记（二） ——梯度下降算法解释以及求解θ

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx) 一.解释梯度算法梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

PCA原理解释

上图讲述的两组数据,可以看到左图的数据离散度比较大,相关性比较弱,右图数据的相关性比较强:我们在使用PCA的时候,就是要将相关性强的数据进行降维,以减少处理的数据量. 那么怎么描述数据的相关性呢?使用期望,协方差以及相关系数:下面分别是左图和右图的数字特征: 其实其关键性做得是R,R说明了点间的相关性,但是想要知道R你必须要知道Sigma(X),想要知道Sigma(X)你有必须要知道期望,所以获取点间的关系,必须要求得期望和协方差. 协方差的价值有量个: 1.协方差大于零说明两套数据变化…

PCA原理解释（二）

PCA在做数据处理,一般会有一个数据预处理,其中一个目标就是将取数据特征向相关性. 为什么要去特征的相关性? 因为数据如果有相关性,在学习的时候是冗余的,徒增学习成本:所以对于数据处理(也称之为白化,英文有的时候称之为sphering),白化的目的:1.实现特征之间的相关性较低:2.所有的特征具有相同的方差. 怎么去特征相关性,就是让他们的协方差为0,协方差,顾名思义,就是两组变量的协同性,如果两个变量的变化趋势是一致的,某个变量范围内,取值同样趋于增大.减少,这个时候,协方差就是正常,如果变化…