【转】浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解

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【转】浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解

以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识.本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会. 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000…

[原创]浅谈在创业公司对PMF的理解

[原创]浅谈在创业公司对PMF的理解在创业时,大多数人都常谈一个词叫"MVP“,但PMF谈的比较少,PMF在创业公司尤为重要,以下谈谈个人一些看法. 1.什么是PMF? 创业公司:一种是找到产品-市场匹配之前:另一种是找到产品-市场匹配之后” PMF(Product/Market Fit):产品与市场相匹配. 2 PMF解决什么问题 MVP公司还处于从0到1的阶段,那PMF就是从1到100. 所以,一个创业公司想要快速发展,找到PMF是唯一可行的办法. 3 怎么衡量你的公司PMF是正确的? 产…

[原创]浅谈在创业公司对MVP的理解

[原创]浅谈在创业公司对MVP的理解目前自已所处的公司类似一个创业平台,我们内部会不断的去孵化不同方向的产品,产品经理经常谈到的一个词就是MVP,所以有必需要去了解下什么是MVP? 1 什么是MVP? 硅谷创业家Eric Rise在其著作 <精益创业> 一书中提出了“精益创业”(Lean Startup)的理念,其核心思想是,开发产品时先做出一个简单的原型——最小化可行产品(Minimum Viable Product, MVP),然后通过测试并收集用户的反馈,快速迭代,不断修正产品,最终适…

[随机化算法] 听天由命?浅谈Simulate Anneal模拟退火算法

Simulate Anneal模拟退火算法,是一种用于得到最优解的随机化算法. 如果可以打一手漂亮的随机化搜索,也许当你面对一筹莫展的神仙题时就有一把趁手的兵器了. 这篇题解将教你什么?SA的基本思路,什么时候能用SA. 标题是浅谈,所以本篇博客参杂了些许个人简介,若有疑问或异议,欢迎提出指正. 我也很感谢你们给出的建议,它们真的能让我变好.变强. 那么我们进入本篇正题. 1. 什么是模拟退火: 模拟退火是一种在广大的搜索空间寻找最优解的随机化算法.我们看名字就明白,这个算法实在模拟物理中退火的…

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,通过降维可以发现更便于人理解的特征,加快对样本有价值信息的处理速度,此外还可以应用于可视化(降到二维)和去噪. PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征,并且在各个正交方向上将数据“离相关”,也就是让它们在不同正交方向上没有相关性. …

主成分分析 PCA算法原理

对同一个体进行多项观察时,必定涉及多个随机变量X1,X2,…,Xp,它们都是的相关性, 一时难以综合.这时就需要借助主成分分析 (principal component analysis)来概括诸多信息的主要方面.我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息,而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质. 任何一个度量指标的好坏除了可靠.真实之外,还必须能充分反映个体间的变异.如果有一项指标,不同个体的取值都大同小异,那么该指标不能用来区分不同的个体.由这一点来看,一项指标在个体间的变异越大越…

Python的主成分分析PCA算法

这篇文章很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化???(这个一直不明白) 这个也很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010#commentsedit 下面是复现一个例子: # -*- coding: utf-8 -*- #来源:https://blog.csdn.net/u013082989/articl…