主成分分析算法是最常见的降维算法，在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量，然后我们把所有的数都投影到该向量上，使得投影的误差尽可能的小。投影误差就是特征向量到投影向量之间所需要移动的距离。PCA的目的是找到一个最下投影误差平方的低维向量，对原有数据进行投影，从而达到降维的目的。下面给出主成分分析算法的描述：问题是要将n维数据降至k维，目标是找出向量μ（k），使得投影误差最小。主成分分析算法与线性
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2024-06-08 19:55:10
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基于PCA的图像压缩实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！ 源码：PPCA-for-Image-Compession摘要 随着计算机互联网的发展和数据的日益增长，如何高效的处理和传输海量数据成为大数据处理的瓶颈问题，尤其对于图像类数据，通常其占有空间大，包含信息量丰富，如何对图像数据进行压缩吸引广大研究者们的注意。本文通过调研PCA图像压缩的相关工作，认为当前方法依赖于整
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2022-12-22 02:27:05
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本系列文章 源于《机器学习实践指南 案例应用解析》学习笔记
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2022-06-28 11:50:22
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（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],x[2],...,x[n]都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾
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2021-01-05 19:48:45
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PCA在图像降维的应用Fighting365机器学习算法与Python学习（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],
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2021-04-08 20:46:54
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PCA 图像主方向和圆度2008-03-16 15:44令x = (p,q)'为一个样本点。现有点集X = {x1,x2..xK}，欲估算其主方向和圆度。可有如下算法：miu = (x1+x2+...+xK)/K 为均值向量sigma = { (x1-miu)*(x1-miu)'+(x2-miu)*(x2-miu)'+...+(xK-miu)*(x
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2023-06-27 16:28:07
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PCA在图像降维的应用（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值
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2021-03-24 20:24:17
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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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一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的
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2022-04-08 09:34:45
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一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1 降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据
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2021-11-08 11:12:13
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一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1 降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据
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2021-11-08 13:41:00
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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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理论部分可以看斯坦福大学的那份讲义
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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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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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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
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2023-08-31 20:43:16
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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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