PCA算法是机器学习与深度学习中很常见的一种算法， 近期看花书的时候看到了这个算法，所以在写完理论之后也想通过一些实例来帮助理解PCA。 python实现PCAPAC步骤原数据D去中心化D’ = D - D^求协方差矩阵C = np.cov(D’)求C的特征值和特征向量特征值从大到小排列取前k个取这k个特征值对应的特征向量构成P降维后的数据Y = D’P二维数据可视化随机产生m条2维数据
pca得
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2023-12-19 21:50:25
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sklearn中的PCA详见–>http://scikit-lea
原创
2022-11-18 16:00:00
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用于学习记录： matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个 数据集X(每行为一个样本,行数为样本数)- coeff = pca(X)- coeff = pca(X,Name,Value)- [coeff,score,latent] = pca(___)- [coeff,score, ...
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2021-08-18 12:05:00
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定义PCA（principal Component Analysis），主成分分析法。顾名思义，就是提取出数据中主要的成分，是一种数据压缩方法，常用于去除噪声、数据预处理，也是机器学习中常见的降维方法。解释专业一点讲，PCA就是用一个超平面（直线的高维推广）对所有样本进行恰当的表达。例如一个三维图形（特征数为3），我们想将它降低到二维（特征数为2），最容易想到的就是投影到一个平面上，但这个平面不一
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2024-01-11 00:00:42
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://blog..net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章，文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下。 - pca讲解：://../jerrylead/archive/2011/04/1
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2018-01-13 20:15:00
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python实现PCA算法
Software version： Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)|
法1. 编程一步一步实现
法2. sklearn
我们以定义函数的形式来一步一步进行
1.1 导入模块：Numpy，Pandas
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/8/17 14:20
# @Author : L
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2023-08-18 16:00:38
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在Linux中的plot PCA是一项非常重要的任务，尤其对于数据分析、机器学习和模式识别等领域来说，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，通过将高维数据转换为低维数据，可以更好地揭示数据内在的结构和规律。而在Linux系统中，通过使用开源的工具和库，可以方便地实现对PCA结果进行可视化的操作，从而更直观地分析和理解数据。
在Linu
原创
2024-05-23 10:37:08
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一、降维的基本概念 对于实际分析过程中的高维数据，在进行具体的数据分析和特征建模之前，需要进行数据降维处理。降维是指通过某种方法从原始数据的N个特征中选取K个（K<N）进行数据表示，在减少数据信息丢失的前提下实现原始数据的压缩表示，其主要目的包括以下几点：&n
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2023-11-25 20:39:54
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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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前段时间根据项目需要，了解了PCA的降维方法，现将自己的心得与代码记录下来。 本文主要从python代码的实现入手，对理论知识剖析较少。 PCA，即为主成分分析法，旨在通过纯数理的方式将多个特征维度降到期望的维度，将原来含有物理意义的特征量重构为没有物理意义的特征量。PCA的核心思想就是将众多维度沿着某一维度进行映射，根据其余维度在此维度上的贡献度进行排序，筛选，最后实现降维的功能。另外需要注意的
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2023-08-05 23:56:06
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1主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）2线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)研究背景基本知识介绍经典方法介绍总结讨论问题的提出地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到
原创
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2018-04-13 14:39:06
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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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python函数函数数学定义 y = f(X),y是x的函数，x是自变量。y=f(x0,x1,…,xn) python函数 由若干语句组成的语句块、函数名称、参数列表构成，它是组织代码的最小单位 完成一定的功能 函数的作用 结构化编程对代码的最基本的封装，
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2023-09-18 19:13:07
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一些应用 PCA 的建议 第八周 编程作业
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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 ...
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2021-09-21 18:00:00
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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
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2023-04-12 11:42:18
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在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交
原创
2024-05-28 10:06:02
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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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参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
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2019-04-15 20:31:00
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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...
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2013-11-12 20:22:00
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