【前言】主成分分析（PCA）实现一般有两种，一种是对于方阵用特征值分解去实现的，一种是对于不是方阵的用奇异值（SVD）分解去实现的。 一、特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应的特征向量，此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的。一般选取前一半就可，实现降维。 二、
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2024-10-16 16:53:13
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记录一下主成分得分和因子得分本文是基于各全国各省经济发展情况综合评价 首先贴上总得方差解释A.成分矩阵特别注意： 该成分矩阵（因子载荷矩阵）并不是主成分的特征向量，即不是主成分的系数。主成分系数的求法：各自因子载荷向量除以各自因子特征值的算数平方根。则第一主成分的各个系数是向量（0.885，0.607，0.912，0.465，-0.5 08，-0.619，0.823）除以√3.755后才得到的，（
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2024-07-26 22:28:08
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定义：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的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。简单解释：具体的，假如我们的数据
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2024-01-31 18:27:14
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前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervised learning），这篇主成分分析（principal components analysis，简称 PCA ）和下一篇聚类分析（clustering）都是属于非监督学习（unsupervised learning）。之前 ISLR读书笔记十二 中已经提到过主成分这一概念。其主要目的是利用一小部分数据组合，尽可能多地体现这里的
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2024-01-24 23:08:38
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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，
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2024-04-19 15:39:22
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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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这篇博客的目的主要是对最近所学知识的一个整理，加深一下印象。以下的理解均来自《遥感数字图像分析导论第五版》JohnA,Richards著 谷延锋 陈雨时译 在图像光谱域变换部分主要阅读了以下几部分内容： 植被指数 同一图像中不同光谱波段的比值，可用于减少地形的影响，增强岩石和土壤等光谱反射特征的微妙差异。植被指数就是用红外
# Java 主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，从而实现数据的降维和去除冗余信息的目的。
## PCA 原理
PCA 的核心思想是将原始数据从坐标系中旋转，使得数据在新的坐标系下具有最大的方差。这样做的好处是，原始数据中的相关性较大的特征可以被合并到较少的
原创
2024-01-20 04:16:21
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主成分分析常用于社会科学、市场调研和使用大型数据集的其他行业数据建模分析中处理数据，用来从大数据集形成较小数量的不相关变量。在一系列数据分析中，通常将主成分分析作为其中的一个步骤。主成分分析的目的是为了使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。可以使用主成分分析减少变量数目并避免多重共线性，也可以在相对于观测值数目而言有太多预测变量时使用主成分分析。►算法思想主成分分析PCA（Principal C
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2024-09-13 19:00:17
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# 主成分分析 (PCA) 在 Java 中的实现
主成分分析是一种常用的降维技术，能够帮助我们减少特征数量，同时尽量保持数据的原始信息。对于刚入行的开发者，我们将详细介绍如何在 Java 中实现主成分分析。本文将分解整个过程，并提供详细的代码说明。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现主成分分析：
| 步骤 | 描述
综述： 主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理。经过降维去除了噪声。#主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，表示为原始变量的线性组合。作用：1,解决自变量之间的多重共线性； 2,减少变量个数， 3,确保这些变量是相互独立的应用场景：筛选回归变量
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2024-05-02 11:10:52
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主成分回归（PCR）是多元线性回归（MLR）的替代方法，相对于MLR具有许多优势。1. 什么是主成分回归，为什么要使用它？ 主成分回归最初是由肯德尔（Kendall，1957）提出的。前提是使用对回归变量执行的主成分分析结果，并将输出用作新的回归变量。这样，自变量是正交的，并确保计算更容易，更稳定（Jolliffe（1982））。线性回归中的PCA已用于实现两个基本目标。第一个是在预测变量数量过多
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2023-09-13 20:10:14
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# 主成分分析（Principal Component Analysis）
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，它对高维数据进行线性变换，将其转化为低维空间的表示，以保留尽可能多的原始信息。PCA在机器学习、数据挖掘等领域广泛应用，是一种非常重要的数据分析工具。
本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来进行主
原创
2023-11-25 07:11:44
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原理多元统计分析处理的是多变量（多指标）问题。由于变量较多，增加了分析的复杂性，但在实际问题中，变量之间可能存在一定的相关性。多变量中可能存在信息的重叠。人们希望用较少的变量来代替原来较多的变量，这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。主成分研究如何通过少数几个主成分(principal component)来解释多个变量间的内部结构。即从原始变量中导出
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2024-06-26 09:11:30
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主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 算法的具体步骤如下： 1）对向量X进行去中心化。 2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或者1。 3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 4）选取最大的k个特征值及其特征向量。 5）用X与特征向量相乘。代码如下：一、导入库# 数据处理
import pandas as pd
import nump
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2023-05-23 21:51:14
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1、主成分分析（PCA）简介PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，其计算流程如下： （来源于课程展示，直接截PPT了）一个简单计算实例如下：本次采用PCA技术对鸢尾花进行降维，并分析其降维效果，在UCI数据集网站下载得到的数据集如下：鸢尾花数据简介： 不同特
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2024-01-23 12:17:50
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R语言主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。它可以将高维数据集转化为低维空间，同时保留数据的主要信息。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行主成分分析，并展示如何提取和解释主成分。
首先，我们需要安装并加载 `stats` 包，这是R语言中进行主成分分析的基本包。
```R
install.packages("sta
原创
2023-08-20 07:24:25
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前情提要：最近在做主成分分析筛选变量，目的是计算每个环境数据在不同主成分上的载荷大小，但是算出来感觉和别的论文结果不对，所以参考一些文献试图理解一下。 目录1 主成分载荷2 matlab主成分分析实验3 ENVI主成分分析实验4 总结 1 主成分载荷百度百科说：主成分载荷( oad of principal component)主成分分析中原始变量与主成分之间的相关系数。 再往深了理解：参考这个文
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2024-05-04 23:38:40
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8，主成分回归。主成分回归是一种合成的方法，相当于主成分分析与线性回归的合成。主要用于解决自变量之间存在高度相关的情况。这在现实中不算少见。比如你要分析的自变量中同时有血压值和血糖值，这两个指标可能有一定的相关性，如果同时放入模型，会影响模型的稳定，有时也会造成严重后果，比如结果跟实际严重不符。当然解决方法很多，最简单的就是剔除掉其中一个，但如果你实在舍不得，毕竟这是辛辛苦苦调查上来的，删了太
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2023-11-29 10:31:55
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一，主成分分析法(Principal Component Analysis)1，主成分分析法(PCA)是比较常用的数据压缩算法，把高维度数据投影到低维度平面（超平面）上，使投影误差平方最小 2，PCA与线性回归区别在代价函数里线性回归计算的是预测值与实际值的误差(y的差值)，PCA里计算的是投影与原特征的差值(x的差值), PCA不需要y值 二，PCA计算方法1，PCA算法的预
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2023-12-18 21:17:34
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