https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html#undefined…

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA…

本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述. Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick/machine_learning_note/blob/master/pca.ipynb PCA的思想 PCA(Principal components analysis,主成分分析)是一种降维算法,它通过使样本间方…

由于论文需要,开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题,由于语言功底不好,所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣ 主要是我自己的原因,但是我更多的把语言当成是一个工具,需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候,大多数时候如果要自己写代码,这个还是行不通的. 简单的说一下在PCA,第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时,一篇博客提到的数据输入层中,数据简单处理的几种方法之一,有提到PCA降维,因为论文需要CNN做一些相关的工作,想做一篇综述类文章,所以思路大概是这样…

PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了.那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差.这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定. PCA其实就是方差与协方差的运用. 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,…

PCA可以将数据从原来的向量空间映射到新的空间中.由于每次选择的都是方差最大的方向,所以往往经过前几个维度的划分后,之后的数据排列都非常紧密了, 我们可以舍弃这些维度从而实现降维 原理 内积 两个向量的乘积满足:\(ab= |a|\cdot |b|\cdot cos(\theta)\).如果\(|b|=1\)的话,\(ab=|a| \cdot cos(\theta)\). 而这个式子的含义就是a在b方向上的投影长度.pca用投影的长度的方差来衡量一个向量基的好坏. 基变换的矩阵表示 如果我想要把…

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

转载地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA : principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助. 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好…

MATLAB实例:PCA降维 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris数据 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.6,1.4,0.2,1 5.4,3.9,1.7,0.4,1 4.6,3.4,1.4,0.3,1 5.0,3.4,1.5,0.2,1 4.4,2.9,1.4,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1…