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
转载
2023-08-18 16:00:38
141阅读
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
转载
2019-08-26 21:05:00
335阅读
2评论
sklearn中的PCA详见–>http://scikit-lea
原创
2022-11-18 16:00:00
156阅读
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
转载
2024-01-11 00:00:42
46阅读
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
10000+阅读
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 ...
转载
2021-09-21 18:00:00
166阅读
3评论
主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
转载
2023-04-12 11:42:18
78阅读
参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
转载
2019-04-15 20:31:00
151阅读
点赞
3评论
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...
转载
2013-11-12 20:22:00
206阅读
2评论
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
转载
2023-12-19 21:50:25
98阅读
Handwritten digits from sklearn.datasets import load_digits digits= load_digits() digits.keys() dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'images', ...
转载
2021-08-18 17:34:00
341阅读
2评论
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
239阅读
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
转载
2023-11-25 20:39:54
99阅读
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
转载
2023-08-31 20:43:16
58阅读
://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
转载
2018-01-13 20:15:00
272阅读
2评论
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_...
原创
2022-07-18 14:56:47
103阅读
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
转载
2023-08-05 23:56:06
197阅读
PCA是常见的降维技术。 对于使用PCA来进行降维的数据，需要进行预处理，是指能够实现均值为0，以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"？就要某个axis的方差。 为什么要减去均值？目的就是要获取矩阵为0，以及方差相同。为什么均值会为0？ mean = (a + b + c)/3 val =
转载
2019-04-05 15:02:00
206阅读
3评论
