PCA(Principal Component Analysis),称主成分分析,从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构,去除数据的噪音和冗余,将原来复杂的数据降维,揭...
转载 2013-11-12 20:22:00
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理论部分可以看斯坦福大学的那份讲义
原创 2022-01-18 10:31:08
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一些应用 PCA 的建议 第八周 编程作业
转载 2020-01-23 12:37:00
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我目前认为的,并不代表正确 pca主要用于降维 图片来源:https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214 例如二维到一维,求协方差矩阵的单位特征向量,得a1和a2,其中一个就为x轴得方向向量,一个为y的 让x和y一个乘a1,一个乘a2 ...
转载 2021-09-21 18:00:00
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主成分分析(Principal components analysis)-最大方差解释
转载 10月前
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PCAΣ=cov⁡(x,x)dsymbol{x}, \boldsymbol{x})=E\left[(\boldsymbol{x}-\bol
So there is no na.action argument for the form you used, and your 'na.omit' matches 'retx'. Try prcomp(~ ., data=ot, na.action=na.omit, scale=TRUE) or
原创 3月前
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PCA算法主要用于降维,就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中,并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为: 0维-PCA:将所有样本信息都投影到一个点,因此无法反应...
转载 2021-04-12 21:25:12
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主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较 低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值,形成一个 n ′ m 的数据矩阵, n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物,人们难以认识,那么是否可以抓住事物
转载 2008-05-01 10:11:00
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@​ ProofSummaryExamples
转载 2020-08-04 11:33:00
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PCA是常见的降维技术。 对于使用PCA来进行降维的数据,需要进行预处理,是指能够实现均值为0,以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"?就要某个axis的方差。 为什么要减去均值?目的就是要获取矩阵为0,以及方差相同。为什么均值会为0? mean = (a + b + c)/3 val =
转载 2019-04-05 15:02:00
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关于PCA的概念的论述及其代码的实现
转载 2022-09-14 15:47:00
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Rubost PCA 优化 2017-09-03 13:08:08 ​​YongqiangGao​​​ 更多 分类专栏: ​​背景建模​​ ​ 最近一直在看Robust PCA做背景建模的paper, 顺便总结了一下了Robust PCA.前面一篇博客介绍了​​PCA与Robust PCA区别​​​,本篇博客总结Robust PCA 常见的优化方法,欢迎交流学习。在这里强
转载 2019-11-18 09:09:00
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PCA降维
原创 2021-12-23 16:30:24
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PCA和LDA
原创 2022-03-10 18:16:28
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PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。前面转了一篇关于PCA原理的文章,其中有些部分写的不是很清晰,因此做一个补充。方差和协方差下图是一个正态分布,均值和方差提供了对数据在特征空间的分布进行衡量的手段。如图所示,大部分的数据都分布在μ±3σ\mu\pm3\sigmaμ±3σ区间中。而方差的计算公式如下,σ(x,x)=E[(x−E(x)...
原创 2021-05-20 23:00:16
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声明:参考:PCA数学原理、维基百科PCA——主成分分析简介PCA全称Principal Component Analysis,即主成分分析,是一种常用的数据降维方法。它可以通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,以此来提取数据的主要线性分量。z=wTxz=wTxz=wTxz=wTxz = w^Txz=wTxz=wTxz=wTxz=wTx  其中,z为低维矩阵,x为...
转载 2021-06-08 16:36:50
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在主成分分析(PCA)中,介绍了PCA的数学原理,其有用Matlab能够非常方便地对矩阵进行操作!比方,用Matlab求多个样本的协方差矩阵、求矩阵的特征根和特征向量等。以下介绍用Matlab实现PCA:如果有4个样本A、B、C、D,每一个样本都是6维。>> A=[1,2,3,4,5,6];>> B...
转载 2015-03-25 15:58:00
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转载 2015-07-22 01:37:00
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