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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在当今快节奏的技术世界中，Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，越来越受到开发者的青睐。无论是在数据科学、人工智能还是web开发领域，Python的流行趋势只增不减。在这篇文章中，我们将深入探讨Python的应用趋势，解析其技术原理，并通过案例分析及源码分析、架构解析等多方面内容，来理解这一趋势背后的推动力。
## 背景描述
在过去的几年中，Python语言在编程社区中的受欢迎程
# 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（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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矩阵的谱分解(可对角化矩阵——满秩可逆) 谱分解定理：设
为一个n阶可对角化矩阵，A的谱为
其中
的重数为
,则存在唯一一组s个n阶方阵
,满足(1)
(2)
(3)
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
一、探索式测试的目标理解应用程序如何工作，它的接口，它实现了哪些功能；强迫软件展示其全部能力；找到缺陷。二、局部探索式测试法1、输入：合法输入、非法输入1）输入筛选器需要检查以下几个方面：第一，开发是否正确的实现了该功能？第二，是否可以绕过屏蔽器？或者当输入值进入系统后还可以修改？2）输入检查测试必须仔细阅读每一条错误信息，检查该信息是否写错了，错误信息还可以透漏开发编程时的一些想法。输入检查和异
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2024-08-04 14:38:15
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在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
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2024-01-14 15:15:20
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# 用Python生成分数
分数是数学中的一种表示方式，用于表示一个数与另一个数的比值关系。在现实生活中，分数广泛应用于各种领域，如商业、金融、科学等。Python作为一种强大的编程语言，可以用来生成分数，并对其进行各种计算。
## 什么是分数？
分数由两个整数构成，分别表示分子和分母。分子表示被除数，分母表示除数。分子在上方，分母在下方，二者之间用一条水平线隔开。例如，1/2、3/4等都是
原创
2024-01-09 04:58:18
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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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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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