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     算法介绍PCA(Princiapal Component Analysis),主成分分析,是统计数据分析、特征提取和数据压缩的经典方法,起源于Pearson的早期工作。实际上,PCA主要作用就是将一个存在信息冗余的多维空间变成一个无信息冗余的...

     本章关于PCA的代码虽少,但涉及到的知识却很多,由于数学知识比较浅薄,所以在看这章时提前查找资料复习了很多的概率论和统计学知识和python基础知识,这里记录的很多都是关于PCA的相关知识或理论(例如:特征向量、...

     第一种降维的方法称为主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)。在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二...

     以下是PCA算法的伪代码: 1. 对数据进行中心化处理,即将每个特征的值减去该特征的平均值,得到中心化后的数据。 2. 计算中心化后的数据的协方差矩阵。 3. 对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量。 4. ...

     1.主成分分析(PCA) 基变换的矩阵表示 这里要注意的是,我们列举的例子中基是正交的(即内积为0,或直观说相互垂直),但可以成为一组基的唯一要求就是线性无关,非正交的基也是可以的。不过因为正交基有较好的...

     降维方法分为线性降维方法和非线性...在特征提取中,我们要找的是n个新的维度的集合,这些维度是由原来的维度结合而成的,当然,该方法可以是监督的(lda线性判别分析),也可以是非监督的(pca主成分分析)。 ...

     以下是PCA算法的Matlab伪代码: 1. 输入数据矩阵X,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个特征 2. 对每一列特征进行零均值化,即将每个特征减去该特征的平均值 3. 计算协方差矩阵C = X'*X/(n-1),其中n为样本数 4...

     PCA主成分分析 Principal Component Analysis 优点:降低数据的复杂性,识别最重要的多个特征 缺点:不一定需要,且可能损失有用信息 适用数据类型:数值型数据 1. 向量的表示及基 内积:(a1,a2,⋯&ThinSpace...

     PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据 PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据,目标变量为标称型数据的数据集,例如下面的西瓜数据集: 密度 含糖量 ...

     主成分分析(PCA)是一种统计过程,它使用正交变换将可能相关变量的一组观察值(每个实体都采用各种数值)转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。如果有{\ displaystyle n}观察与{\ displaystyle p}变量,然后是...

     1、PCA的原理 PCA:principal component analysis 主成分分析,PCA通过更换数据的坐标系来达到降维的目的。 第一个坐标轴是原始数据的方差最大的方向,第二个坐标轴是与第一个坐标轴正交并且方差次...3、PCA伪代码 ''...

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