基本思路：(1)对所有的样本进行demean处理。(2)梯度上升法求系数。注意：和线性回归不同点。 每次求一个单位向量；初始化w不能为0向量；不能使用sklearn进行标准化了。(3)批量和随机梯度同样适用梯度上升法。(4) 第一主成分和后续主成分。先将数据进行改变，将数据在第一主分上的分量去掉。在新的数据上求第二主成分。这是循环往复过程。一、P
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2023-08-31 20:43:16
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主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
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2023-11-14 22:30:55
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数据降维常用手段：1）特征选择：从原始数据维度中挑选出一些分类性能良好且包含关键信息（具有代表性的）特征子集。特征选择一般有以下三种方法：过滤法（Relief算法）、封装法、嵌入法。a.Relief算法：一种特征权重算法，利用特征和泪别的相关性对特征进行权重赋值，移除权重小于阈值的特征。其局限性是仅能处理二元分类问题。b.ReliefF算法：对Relief算法的改进与扩展，支持处理多元分类数据。但
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2023-07-01 14:56:34
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机器学习之PCA首先分为四个部分来陈述：产生应用背景设计思路案例实践总结附录一.产生应用背景主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如1000个特征，在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么我们可以运用PCA算法将1000个特征降到100
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2024-02-02 11:35:21
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pca基础知识不了解的可以先看下一这篇博客 具体算法实现如下：1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 # 载入数据 4 data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") 5
原创
2022-06-27 21:36:33
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Matlab 自带PCA函数形式为
[mappedX, mapping] = pca(X, no_dims)
自己编写PCA函数的步骤
%第一步：输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8);
%现对其进行pca降维
%%
%第二步：计算样本中每一维的
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2014-01-06 16:21:00
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前言PCA算法是数据降维中最常用的算法之一，利用PCA算法实现的数据降维能够有效减少算法运行时间和算法对硬件的消耗。本篇文章将使用python实现PCA算法，并将其应用于图像处理。使用PCA算法实现降维数据可视化在算法实现之前，首先加载初始数据，并对初始数据进行可视化。这将有利于我们更好的了解PCA算法是如何将2D数据降维至1D数据的。在实际问题中，遇到的数据可能远远超过三维，为了能够实现数据可视
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2024-05-19 14:53:20
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一、前言PCA算法算是一个比较简单的无监督机器学习算法。主要作用就是用作数据样本特征降维。个人对于PCA算法的理解是通过变换坐标系，从而将高维度样本压缩到低维度，同时还尽可能的保留样本数据的大部分信息。 PCA算法在实际项目应用中的作用包括以下几个方面：用在数据预处理方面，在监督学习算法中，输入样本维度非常大的时候，此时为了加速学习算法可以利用pca算法降低样本维度，减小内存，提高运行效率。当高维
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2023-10-06 19:24:35
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一、产品简介PCA9685芯片，是16通道12bit PWM舵机驱动，主控板通过I2C控制芯片，进而可以驱动16个舵机，这样可以解决需要很多电机控制的项目，会大量占用主控板的引脚，也会影响主控板的处理能力。 引脚定义:GND：接地OE：GPIO（低电平有效，板载已经将OE拉低，使用时可以不接）SCL：I2C时钟SDA：I2C数字VCC：5VV+：NC二、技术参数供电电压：5V接口：I2C接口，最大
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2024-06-11 15:15:47
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pca算法: 算法原理： pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比，协方差为０时，表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大，因而降维的时候， 都是找协方差最大的。 代码：
原创
2022-03-04 17:50:57
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文章目录降维算法 PCA一、数据维度概念二、skLearn中的降维算法三、PCA与SVD① 降维
原创
2022-08-12 12:08:50
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算法简单介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种经常使用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽提的有效方法。主要用于对特征进行降维。算法如果数据的概率分布满足高斯分布或是指数型的概率分布。方差高的向量视为主元。算法输入包括n条记录的数据集算法输出降维或压缩后的数据集算法思想•1.计算全部样本的均值m和协方差矩阵S；
•2.计算S的特征值。并由
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2017-05-26 12:41:00
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PCA 实现： from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np# matplotlib inl
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2019-08-26 21:05:00
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA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，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维
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2023-10-10 09:20:23
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主成分分析（PCA）是一种统计方法，它可以通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，通常用于降维。以下是一个使用Python中的scikit-learn库实现PCA算法的简单实例程序。
首先，确保你已经安装了scikit-learn和matplotlib库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：
pip install scikit-learn matplotlibimport n
定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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=============================PCA，也就是说，PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法。依照书上的说法：寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法然后自己的说法就是：主要用于特征的降维另外。这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里略微扯一下，无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量。然后用PAC算法降维搞
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2015-06-21 16:43:00
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对于OBB是什么不作介绍，如果你能看到这篇文章，我觉得你应该知道OBB是什么，也大概知道OBB的经典生成算法：使用PCA（主成分分析）。 主成分分析有一个关键的线性代数计算步骤，即求解协方差矩阵的特征值和特征向量，这一点必须使用数值分析算法而不能用解题用的基本行变换手段，因为现代程序最大的特点就是干 ...
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2021-03-18 10:10:00
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概念算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法时间复杂度与空间复杂度时间复杂度一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同 2、机器配置相同常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。如何判断一个算法的时间复杂度循环减半的过程>>> O(logn)几次循环就是N的几次方的复杂度常用的时间复杂度（按效率排
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2023-06-13 21:26:34
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经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度：使用场景：1.空间复杂度 越低越好、n值较大：堆排序 O(nlog2n) O(1)2.无空间复杂度要求、n值较大：桶排序 O(n+k) O(n+k)大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】 python实现：d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6,
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2023-09-01 18:21:43
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