scikit-learn使用PCA降维小结

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scikit-learn使用PCA降维小结

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…

关于PCA降维中遇到的python问题小结

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…

Scikit Learn: 在python中机器学习

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录载入…

在SCIKIT中做PCA 逆运算 -- 新旧特征转换

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法

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…

在SCIKIT中做PCA 逆变换 -- 新旧特征转换

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i…

[综] PCA降维

http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction 設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mxn matrix.若資料的維度太大時, 可能不利於分析, 例如這m筆資料用作機器學習. PCA的想法是算出這mxn matrix的斜方差矩陣, 此矩陣大小為nxn, 計算此矩陣n個特徵值(eigen value)及其對應的特徵向量(eigen vector), 依eigen value大小由小到大排…