主成分分析法与因子分析本质都是降维，使得满足限制条件和尽可能保证数据的完整性而使特征维度减少。主成分指的就是降维后得到的各个维度。他是将特征进行融合的一种算法，我们希望用更小的维度来完整表达一个个体，将数据沿方差最大方向投影（方差最大，即最分散。这也容易理解，毕竟分散的数据更容易区分开来，PCA的降维方式），数据更易于区分——这就是PCA降维的核心思想。举个简单例子：学生与他的成绩其中语文成...
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2021-11-10 13:42:19
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一、相关理论：1、数据规约：产生更小且保持数据完整性的新数据集。意义在于降低无效、错误数据；降低存储成本；少量且具有代表性的数据大幅加快，主要分为以下两类：①属性规约：属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同。 常用方法：（1）合并属性 将就属性合并为新属性 {A1,A2,A3,B1,B2,C}——{A,B,C} （2）逐步向前选择 从空集开
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2024-03-04 05:54:20
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），最早是由K·皮尔森（Karl Pearson）对
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2022-06-18 23:55:29
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主成分分析法 EM算法求解因子分析 对于EM算法而言，E-步是非常简单的，我们只需要计算Qi(z(i)) =p(z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ)。然而在这里的条件分布为，z(i)|x(i); µ, Λ, Ψ ∼ N (µz(i)|x(i) , Σz(i)|x(i))，这里满足： 由此，我们得到
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2018-11-04 16:29:00
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主成分分析法PCA的原理及计算主成分分析法主成分分析法（Principal Component Analysis），简称PCA，其是一种统计方法，是数据降维，简化数据集的一种常用的方法它本身是一个非监督学习的算法，作用主要是用于数据的降维，降维的意义是挺重要的，除了显而易见的通过降维，可以提高算法的效率之外，通过降维我们还可以更加方便的进行可视化，以便于我们去更好的理解数据，可以发现更便于人类理解
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2024-01-09 23:37:49
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PCA是一种统计方法，常用于解决数据降维、算法加速和数据可视化等问题，背后的数学工具是SVD。一、主成分分析的内涵通过正交变换将一组个数较多的、彼此相关的、意义单一的指标变量转化为个数较少的、彼此不相关的、意义综合的指标变量。转换后的这组变量叫主成分。二、关于降维1.必要性（1）多重共线性——预测变量间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。（2）高维空间本身具有稀疏性
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2024-01-03 22:02:28
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Matlab 主成分分析法
原创
2023-08-28 08:16:18
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# 利用 Python 进行主成分分析（PCA）
## 1. 什么是主成分分析？
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计学方法，用于降低数据的维度并提取主要特征。在高维数据集中，变量之间常常存在相关性，这可能会增加数据的复杂性。PCA通过将数据投影到新的坐标系中，从而找到主要成分，并将大部分信息保留在这些成分中，从而实现数据的降维。
## 2
原创
2024-11-01 04:12:04
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目录[ 0 ] 一句话定义[ 1 ] 使用目的和使用条件[ 2 ] 基本思想和直观理解[ 3 ] 具体计算步骤[ 4 ] 求各个成分的累计贡献率[ 5 ] 主成分分析的SPSS和Python实现SPSS实现相关设置结果分析Python实现[ 6 ] 总结 [ 0 ] 一句话定义主成分分析(principal component analysis,PCA) 是一种常用的无监督学习方法，它利用正交变
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2023-09-29 22:27:59
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主成分分析一个非监督的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化，去噪对数据进行简化的一系列原因：使得数据集更易使用降低很多算法的计算开销去除噪声使得结果易懂什么是主成分分析？在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新的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，第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大
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2023-11-29 16:00:05
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主成分分析在于降维，很多特征存在多重共线性，通过降维可以减少数据量，同时对结果产生影响又不大。以下是实例讲解主成分分析是如何做的，至于数学原理，有待以后补充（好像给自己挖了很多细节上的坑，内容太多了，现在就是想不断知道常用机器学习与深度学习的主流算法运用，至于细节原理还是需要后面慢慢啃）。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
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2024-02-25 22:17:14
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本文主要介绍一种降维算法，主成分分析法，Principal Components Analysis,简称PCA,这种方法的目标是找到一个数据近似集中的子空间，至于如何找到这个子空间，下文会给出详细的介绍，PCA比其他降维算法更加直接，只需要进行一次特征向量的计算即可。（在Matlab,python,R中这个可以轻易的用eig()函数来实现）。 假设我们给出这样一个数据集代表m辆不同种类的汽车，每
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2023-08-13 16:50:48
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最近在猛撸<R in nutshell>这本课，统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA！因此，今天打算好好梳理一下，涉及主城分析法的理论以及R实现！come on…gogogo…首先说一个题外话，记得TED上有一期，一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新的Why-How-What黄金圈理论（三个同心圆，最里面的一个是Why,中间一层是How,最外面一层是What；一般
1.PCA原理主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。PCA算法：2.PCA的实现数据集：64维的手写数字图像代码：#coding=utf-8
importnumpy as npimportpandas as pdfrom sklearn.decom
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2023-08-17 12:21:42
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PCA定义： PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析PCA是
clc, clear;
pp = xlsread('E:\a-建模\第六轮\结果\附件4.一次风机部分监测数据.xls', 2,'L21:P3411');
gj=pp; %原始数据
gj=zscore(gj); %数据标准化
r=corrcoef(gj); %计算相关系数矩阵
%下面利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数
[x,y,z]=pcacov(r
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2018-08-17 09:16:00
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主成分分析
原创
2022-10-15 22:42:15
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# 主成分分析法在机器学习中的应用
主成分分析法（PCA, Principal Component Analysis）是一种常用于降维的统计技术，它通过将高维数据转换为低维数据来保留重要信息，从而简化数据分析的复杂性。在机器学习中，PCA可以用于特征提取、降噪以及改善模型的训练效率，特别是在处理大规模数据集时。
## 主成分分析的原理
PCA的基本思想是通过线性变换将数据投影到新的坐标系中，
# 使用主成分分析法(PCA)选取主成分的方法
## 一、引言
主成分分析(PCA)是一种常用的降维技术，它能够将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的主要特征。在现实问题中，主成分的选择对于后续分析和建模的效果至关重要。本篇文章将演示如何在Python中使用PCA来选取主成分，并结合一个具体例子来说明整个过程。
## 二、具体问题
以鸢尾花数据集（Iris Dataset）为例，该
原创
2024-09-29 03:26:04
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作用: 主要用于降维 步骤: 1 将样本所有维度(当然是你要降维的那些维度)进行去中心化(就是所有数据减去所在维度数据的均值). 2 计算去中心
