前言在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用 Python 实现主成分分析。萝卜：原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战(附代码与源数据)zhuanlan.zhihu.com在那篇文章中我们指出的主成分分析常见的三个应用场景中，其中有一个是「数据描述」，以描述产品情况为例，比如著名的波士顿矩阵，子公司业务发展状况，区域投资潜力等，需要将多变量压缩到少数几个主成分进
# Python主成分分析累计解释方差
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，通过将原始数据投影到一个新的坐标系中，以发现数据的内在结构。在PCA中，我们可以利用解释方差的累积比例来确定保留的主成分数量，从而实现维度的降低。
## PCA的原理
PCA的目标是找到数据中方差最大的方向，并将数据投影到这些方向上。通过计算数据的协方差
主成分分析理论主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分。 PCA的实质就是：找到一个新的坐标系，使得数据保存少维数时，信息损失最少（保留信息最多）。用比原数据少的维数来表达原数据，将主要的维度提取出来表现整体数据。坐标系
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2023-08-22 22:16:33
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1.方差分析方差分析可以提高假设检验的效率，增加了分析的可靠性方差分析的基本原理指根据试验结果，鉴别各个有关因素对试验结果影响的有效方法。是方差的可加性原则方差分析的基本假设各个总体都应服从正态分布各个总体的方差都必须相同观察值是独立的单因素方差分析指将所获得的数据按某些项目分类后，再分析各组数据之间有无差异的方法，其本质是检验多个总体均值是否相等，其计算过程可以理解为是变异分解过程。单因素反差分
主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。
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2013-07-28 21:17:00
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1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与
# R语言计算主成分累计方差
## 简介
在数据分析中，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，可以将高维数据映射到低维空间。主成分累计方差是一种度量主成分分析结果的指标，它表示前n个主成分所解释的方差比例之和。在本文中，我将教会你如何使用R语言计算主成分累计方差。
## 流程
下面是计算主成分累计方差的整体流程，我们将使用R语言的主
原创
2023-07-15 03:23:29
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主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将许多相关性较高的变量转化为彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出的比原始变量个数少，能解释大部份资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。主成分分析实际上是一种降维方法。基本思想及方法主成分分析的结果受量纲的影响，由于各变量的单位可能不一样，如果各自改变量纲，结果会不一样，这是主成分分析的最大问题，回归
主成分方差解释率计算 通常，求得了PCA降维后的特征值，我们就可以绘图，但各个维度的方差解释率没有得到，就无法获得PC坐标的百分比。
原创
2022-05-31 23:01:52
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主成分分析一、概述1.1 问题提出1.2 降维的作用二、主成分分析(PCA)主要思想三、相关数学知识四、PCA实现步骤4.1 特征值分解矩阵4.2 SVD分解协方差矩阵五、python程序实现5.1 利用数学公式实现5.2 使用sklearn实现 一、概述1.1 问题提出在实际问题研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具
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2023-10-06 11:30:45
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# 使用Python的Sklearn实现主成分分析（PCA）及其解释力度
在数据科学和机器学习领域，主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它可以帮助我们简化数据集，同时保持尽可能多的信息。本文将详细介绍如何在Python中使用Sklearn库实现PCA，并对结果进行解释。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来完成主成分分析：
| 步骤 | 描述 |
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六、PCA主成分分析(降维)github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩(Data Compression),使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D，nD–>kD如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和(投影误差)最小 注
期望E，方差D，协方差Cov，主成分PCA，应用于图像分类识别1、期望方差的理解2、协方差与协方差矩阵3、数据降维的需求背景4、PCA就是从解决特征之间的相关性入手，剔除冗余特征PCA的细节1、期望方差的理解关于此主题，网上可以搜到很多，我写下来的目的是让自己理解透彻一些。同时，也发现自己学生时代学习的数学知识，仅仅停留在单纯的计算上，几乎没有联系实际，更不用说在具体问题上去利用数学规律来解决实际问题了。这是此文章的初衷！首先，期望衡量的是一组变量X取值分布的平均值，记作：E[X]，反应不同数据集
原创
2022-04-20 16:04:18
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PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。举个简单的例子，设X1，X2为两组数据，将他们以坐标的形式画在坐标轴中，如下图所示， 图中点的横纵坐标分别为X1，
pyTorch架构参考资料：主页 - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) 文章目录pyTorch架构torch是什么pytorch中的torchtorch.Tensortorch.Storagetorch.nn包含多种子类：容器(Containers):网络层：函数包：torch.nn.functional搭建好的网络：torch.autograd:to
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2023-07-07 11:29:54
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上次谈了协方差矩阵之后，感觉写这种科普性文章还不错，那我就再谈一把协方差矩阵吧。上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Principal Compone
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2022-12-20 14:02:58
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# Python plsregress的解释方差
## 概述
在统计学和机器学习中，解释方差是一种衡量预测模型对数据的解释能力的指标。在Python中，我们可以使用`plsregress`函数来计算解释方差。
本文将指导你如何使用Python中的`plsregress`函数来计算解释方差。我们将按照以下步骤进行操作，并给出相应的代码和解释。
## 步骤
下面是使用`plsregress`函数
原创
2023-11-08 13:32:14
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1）试述主成分分析的基本思想主成分分析是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。其基本思想是：设法将原来具有一定相关性的众多指标，重新组合成一组新的相互无关的综合指标代替原来指标。3）假定2002年我国35个核心城市综合竞争力评价指标为：——国内生产总
一、主成分分析的原理这篇文章将对主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行复盘，主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化二、问题的提出在实际问题
个人笔记，仅用于个人学习与总结 本文目录1. Pytorch的主要组成模块1.1 完成深度学习的必要部分1.2 基本配置1.3 数据读入1.4 模型构建1.4.1 神经网络的构造1.4.2 神经网络中常见的层1.4.3 模型示例1.5 模型初始化1.5.1 torch.nn.init常用方法1.5.2 torch.nn.init使用1.5.3 初始化函数的封装1.6 损失函数1.6.0 基本用法
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2023-07-05 12:41:09
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