1.环境配置安装Python+Anaconda+PyCharm1.1Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用M
主成分分析1简介在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
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2023-06-30 17:43:52
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本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。无监督学习就是没有y，让算法从特征变量x里面自己寻找特征。本节开始无监督学习的方法，经典统计学的主成分分析，可以将数据进行线性变化从而进行降维，用少数几
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2023-07-29 18:21:43
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主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主成分，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。 主成分分析再说白点就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综
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2023-08-13 16:35:04
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.09-principal-component-analysis.html主成分分析（principal component analysis,PCA）,无监督算法之一，PCA是一种非常基础的降维算法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。1、主成分分析简介 主
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2023-10-31 15:37:25
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用python实现主成分分析（PCA）python应用实例：如何用python实现主成分分析背景iris数据集简介算法的主要步骤代码实现查看各特征值的贡献率 python应用实例：如何用python实现主成分分析主成分分析（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。
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2023-09-05 09:41:47
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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
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。# 用python实现主成分分析（PCA）
import numpy as np
from numpy.linalg import eig
from sklearn.datasets impor
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2023-05-26 16:43:27
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PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用来减少数据集的维度，然后挑选出基本的特征。原理简单，实现也简单。关于原理公式的推导，本文不会涉及，你能够參考以下的參考文献，也能够去Wikipedia，这里主要关注实现，算是锻炼一下自己。本来是在复习LDA的，然后就看到了PCA。就跟着以下这篇文章的步骤，把PCA用python实现了一遍，详细的思想能够參考这
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2023-08-13 18:05:19
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主成分分析：步骤、应用及代码实现。主成分分析(Principal Component Analysis)算法步骤：设有 m 条 n 维数据：将原始数据按列组成 n 行 m 列矩阵 X将 X 的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值求出协方差矩阵 求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前 k 行组成矩阵 PY=PX 即为降维到
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2023-08-06 09:49:31
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多元统计分析的过程包括:第一类：多变量分析过程，包括princomp(主成分分析)、factor（因子分析）、cancorr(典型相关分析、multtest（多重检验）、prinqual（定性数据的主分量分析）及corresp（对应分析）;
第二类：判别分析过程，包括discrim（判别分析）、candisc（典型判别）、stepdisc（逐步判别）
第三类：聚类分析过程，包括cluster（谱系
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2023-10-13 12:40:44
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
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2023-05-30 15:26:55
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目录一、主成分分析的原理二、主成分分析步骤1.主成分分析的步骤：2.部分说明（1）球形检验（Bartlett)（2）KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)统计量（3）主成分分析的逻辑框图 三、所用到的库 factor_analyzer库 四、案例实战 1.数据集2.导入库 3.读取数据集 4.进行球状检验5.KMO检验
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2023-08-06 12:09:42
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个人笔记，仅用于个人学习与总结 本文目录1. Pytorch的主要组成模块1.1 完成深度学习的必要部分1.2 基本配置1.3 数据读入1.4 模型构建1.4.1 神经网络的构造1.4.2 神经网络中常见的层1.4.3 模型示例1.5 模型初始化1.5.1 torch.nn.init常用方法1.5.2 torch.nn.init使用1.5.3 初始化函数的封装1.6 损失函数1.6.0 基本用法
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2023-07-05 12:41:09
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使用sklearn库中的PCA类进行主成分分析。导入要用到的库，还没有的直接pip安装就好了。from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np # 如果使用numpy的array作为参数的数据结构就需要，其他type没试过是否可以
import pandas as pd # 非必要
from sklearn.decomposition
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2023-08-15 08:37:54
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一、PCA算法介绍主成分分析(Principal Components Analysis)，简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。通常咱们获取的原始数据维度都很高，好比1000个特征，在这1000个特征中可能包含了不少无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么咱们能够运用PCA算法将1000个特征降到100个特征。这样不只能够去除无用的噪声，还能减小很大的计算量。pythonPC
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2023-10-18 22:06:03
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一、简介 这篇文章简单介绍了PCA的原理、思想和一些定义，本文将介绍如何用python进行PCA。二、实现2.1 标准化数据，方差为。from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True)使用说明：实例化：scaler = Standar
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2023-07-28 09:26:56
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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
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2024-04-08 19:21:40
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文章目录PCA原理利用梯度上升法求解主成分公式推导python实现计算前k个主成分公式推导python实现小结 PCA原理主成分分析（principal component analysis,PCA）是一种数据分析方法，出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且相互之间是不相关的。主要用来数据降维、可视化、去噪等。 以样本数据有两个特征为例，如图：
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2023-09-17 00:02:40
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主成分分析： 用途：降维中最常用的一种方法 目标：提取有用的信息(基于方差的大小) &
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2024-07-26 13:45:02
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