机器学习——主成分分析（PCA）
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于降维和数据可视化。主要目标是将高维数据转换成低维空间，同时尽可能保留原始数据的信息。 PCA的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新坐标系中的每个维度都是原始数据中各个特征的线性组合。这样做的目的是使得新坐标系的第一个维度（也被称为第一主成分）包含尽可能多...
学习笔记： 机器学习经典算法-主成分分析PCA与梯度上升法
算法特点非监督机器学习算法，主要用于数据降维；降维可以提高算法效率，同时帮助可视化，以便于人类理解更好的理解数据；去噪。1、 PCA的基本原理样本在其特征空间的分布表现是其各特征轴上记录信息的综合呈现形式。 PCA 分析基于能够捕获原始样本最大信息量为目标在样本的原始特征空间寻找一个新的坐标系，并通过在新坐标系中挑选能够解释样本绝大部分信息的前$n$个轴来描述样本，从而完成数据的 降维。1.1 ....
【机器学习】主成分分析（PCA）——利用奇异值分解（SVD）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述之前讲了一种方法叫做特征值分解，它是将我们的协方差矩阵进行分解，但是这时会有一定的约束条件才可以进行分解必须是方阵能够被对角化这两个要求是相对来说较高的，对于协方差矩阵是方阵，而且是对称矩阵，实对称矩阵一定可以对角化，但是如果对于一般形状的矩阵能不能仍对其进行分解呢？....
【机器学习】主成分分析（PCA）——利用特征值分解（EVD）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述在实际生活中，我们获得数据维度会非常大，有时维度可能超过几千个，这是因为针对于一件事物，我们获得它的特征属性越多，我们就越能够从多个角度进行分析，全方面的对知识进行探索。但是这是也会引出新的问题，尽管数据特征多了，供给我们分析的数据增多，但是同时我们分析数据的复杂度也....
100天搞定机器学习|Day59 主成分分析(PCA)原理及使用详解
数学概念方差：用来衡量随机变量与其数学期望（均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。协方差：度量两个随机变量关系的统计量，协方差为0的两个随机变量是不相关的。协方差矩阵：在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差。特殊的，矩阵对角线上的元素分别是向量的方差。PCA原理主成分分析法（Principal Component....
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
机器学习：数据降维特征选择和主成分分析PCA
数组维度数据维度：特征数量特征选择和主成分分析使用：特征选择 特征较少时使用主成分分析 特征有上百个1、特征选择主要方法：Filter 过滤式 （方差variance）Embedded 嵌入式（正则化，决策时）Wrapper 包裹式神经网络代码示例from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 特征选择-删除低方差的特征 dat....
机器学习实战之主成分分析（PCA）
如果人类适应了三维，去掉一个维度，进入了二维世界，那么人类就会因为缺少了原来所适应的一个维度，而无法生存。 ——《三体》 在许多科幻电影中，有许多降维的例子。在《十万个冷笑话2》（可能只有萌新看过）中，大boss将主角降维到二维，就成了纸片人，进而失去了战斗能力；降维到一维，就变成了线条，这就是降维打击。 说直白点，降维就是将维度降低。在机器学习中，...
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