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
六、PCA主成分分析(降维)github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩(Data Compression),使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D，nD–>kD如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和(投影误差)最小 注
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2024-05-22 12:31:11
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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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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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# Python中的主成分分析（PCA）科普
在数据科学和机器学习领域，主成分分析（PCA）是一个非常重要的降维技术。它通过将数据从高维空间转换到低维空间，帮助我们更好地理解数据、减少计算复杂度和去除冗余特征。本文将介绍PCA的基本概念、原理、步骤，并结合Python代码示例来展示如何在实际应用中使用PCA。
## 什么是主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA）是一种无监督的降维技术，用于
原创
2024-08-12 04:32:30
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文章目录1. 主成分分析 1. 主成分分析#导入包
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
from sklearn import linear_model
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotl
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2024-02-27 09:28:06
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主成分分析的基本概念主成分分析（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。主成分分析的意义对于一组数据X，存在以下特征{x1,x2,x3},这些特征之间可能存在一些关联性，主成分分析就是利用代表数据之间关联性的协方差矩阵来去除数据的关联性，找到一组数据中最关键的要素。
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2023-09-03 11:12:57
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# 主成分回归（Principal Component Regression）
主成分回归是一种结合了主成分分析（PCA）和线性回归的统计建模方法。主成分分析用于降维，将高维数据转换为低维数据，而线性回归用于建立预测模型。主成分回归的目标是利用主成分分析减少特征数量的同时保留大部分信息，然后使用线性回归对降维后的数据进行建模和预测。
## 主成分分析
主成分分析是一种常用的数据降维技术。它通
原创
2023-08-03 08:28:19
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# 主成分回归（Principal Component Regression）及其在Python中的应用
## 1. 简介
主成分回归（Principal Component Regression，PCR）是一种多元回归分析方法，它结合了主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regressi
原创
2023-07-22 14:13:01
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一篇介绍了PCA算法的快速理解和应用，本章讲一下KPCA。KPCA方法与PCA方法一样，是有着扎实的理论基础的，相关理论在论文上以及网络上可以找到大量的材料，所以这篇文章还是聚焦在方法的快速理解以及应用上，此外还会对同学们可能比较关注的参数设置方式进行说明，从而达到快速上手应用的目的。一、KPCA的基本概念核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KP
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote一：引入问题 首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计： 首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢？首先我们一眼就能看出来，数学
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2019-01-10 20:01:00
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数据挖掘课程的期中实验，仅供参考。完成时间：2022.10.29 基本要求：利用python对数据集中的数据进行主成分分析、类概念描述及特征化分析。要有相关结果的可视化结果。比如数据的分布情况。 数据源是TCGA。 数据源及代码： 链接：https://pan.baidu.com/s/11CpKznSP66EAbPzMspRShA 提取码：sovc相关文章：0.实验环境操作系统：windows10
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2024-05-29 23:37:31
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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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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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(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归)(小小：机器学习理论（九）
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2024-01-08 18:26:06
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主成份分析是对数据降维的方法，通过从数据中抽提少数的主成份来近似代表数据。选择主成份是根据数据的方差来进行的，每次选择的主成份都是数据中方差最大的方向，并且主成份之间不相关。
求主成份的两种方法：
1 从变量构成的矩阵X出发，先求出t(X)X的特征值和特征向量，然后用X乘以特征向量就得到了主成份
2 从矩阵X的相关矩阵出发，求相关矩阵的特征值和特征向量，然后用归一化的X乘以特征
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2023-06-12 21:07:37
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主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程，计算原始数据在这些正交基上投影的方差，方差越大，就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。后面会证明
