向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获得大量特征，但并非所有这些都有用。我们前面讨...
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2021-10-25 17:10:49
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获得大量特征，但并非所有这些都有用。我们前面讨...
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2022-04-26 10:17:06
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主成分分析(Principal Component Analysis)Step 1:去相关(Decorrelation)Step 2: 降维(Reduce Dimension)数据是文本时Step 1:去相关(Decorrelation) 旋转数据样本，使它们与坐标轴对齐，并且样本均值变为0。##########################
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2023-06-21 21:04:08
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PCA简化数据PCA简化数据引言基本概念过程原理重要的概率论和线
原创
2022-11-18 16:18:46
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PCA，Principal Component Analysis，即主成分分析，该算法最早是由Pearson教授与199
原创
2022-10-10 15:39:15
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#coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom
原创
2023-05-18 17:20:28
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一、主成分分析1、动机：多个变量之间往往存在一定的相关性，可以通过线性组合的方式从中提取信息。2、主成分分析：将原始的n维数据投影到低维空间，并尽可能的保留更多的信息。---投影后方差最大---最小化重构误差从而达到降维的目的：使用较少的主成分得到较多的信息。二、图像解释 比如我们想把二维数据降维到一维，那么我们要去找到一条线使得投影后方差最大，如二图中的直线，然后我们把二维
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2023-10-08 10:52:14
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同为降维工具，二者的主要区别在于，
所在的包不同（也即机制和原理不同） from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE
因为原理不同，导致，tsne 保留下的属性信息，更具代表性，也即最能体现样本间的差异；
TSNE 运行极慢，PCA 则相对较快；
因此更为一般的处理，尤其在展示（可视化）高维数据时
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2017-03-22 19:00:00
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例如，现在有A、B两个维度，给它降到一维，称之为C，而C维度代表的意义是同时代表A、B维度的新维度。比如，当方差
原创
精选
2023-12-14 09:58:33
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python_pca降维'''pca''''''from sklearn.decomposition import PCApca=PCA(n_components=2, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=123)col_for_pca=['l_...
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2022-07-18 14:56:47
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0 PCA与SVD 1 降维究竟是怎样实现？ class sklearn.decomposition.PCA (n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver=’auto’, tol=0.0,iterated_power=’auto’, ...
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2021-06-25 23:36:00
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3 PCA中的SVD 3.1 PCA中的SVD哪里来？ PCA(2).fit(X).components_ PCA(2).fit(X).components_.shape 3.2 重要参数svd_solver 与 random_state 3.3 重要属性components_ 1. 导入需要的库和
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2021-06-25 23:54:00
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1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
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2023-11-13 23:27:06
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文章目录一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）二、PCA数学原理坐标轴旋转向量旋转三、PCA算法流程概述四、PCA算法的python实现1、numpy按步骤实现2、sklearn实现（方便应用）五、绘图 一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）PCA是数据降维的一种方法，其中的核心理论是矩阵的特征值和特征向量。特征向量和特征值的作用可以理解为将高维数据沿一个特定的方向拓展，使得不同记录的数
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2023-12-19 21:48:44
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PCA对手写数字数据集的降维 还记得我们上一周在讲特征工程时，使用的手写数字的数据集吗？数据集结构为(42000, 784)，用KNN跑一次半小时，得到准确率在96.6%上下，用随机森林跑一次12秒，准确率在93.8%，虽然KNN效果好，但由于数据量太大，KNN计算太缓慢，所以我们不得不选用随机森林 ...
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2021-06-26 00:05:00
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PCA要做的事降噪和去冗余，其本质就是对角化协方差矩阵。一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么...
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2015-06-27 11:47:00
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降维目的：样本数据为高维数据时，对数据进行降维操作，避免模型出现过拟合。1.过拟合含义：训练集误差小，验证集误差大。过拟合三种解决方案：1）增加数据集；2）正则化； 3）降维。 2.高维灾难：具有高维度特征的数据易导致高维灾难。高维灾难的几何角度解释： 高维灾难含义：高维数据分布具有稀疏性；不容易根据特征对数据进行分类. 3.降维降维分类：1）直接降维（特征选择（lasso））
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2024-05-17 08:50:02
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PCA--主成分分析，主要用在降维上。具体原理讲解的很多，在这里就不多说了。具体可见：http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869 PCA主要计算步骤如下：1、事先把每个样本归一化，把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。2、求该矩阵的协防差矩阵3、求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量
原创
2015-03-09 13:01:44
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