主成分分析（PCA）原理总结

原创

wx5b1fd43180419 2021-05-20 20:00:59 ©著作权

文章标签 开发 文章分类 Java 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx5b1fd43180419的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://blog.51cto.com/u_13804357/2712261。

更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://blog.51cto.com/u_13804357

上一篇：梯度提升树(GBDT)原理小结

下一篇：支持向量机原理(五)线性支持回归

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

zabbix简介及zabbix部署、原理和使用介绍

Zabbix简介Zabbix概述Zabbix 是一款可监控网络的众多参数以及服务器、虚拟机、应用程序、服务、数据库、网站、云等的健康状况和完整性。Zabbix 使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于电子邮件的警报。这允许对服务器问题做出快速反应。Zabbix 基于存储的数据提供报告和数据可视化功能。这使得 Zabbix 成为容量规划的理想选择。Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及

数据库 Server mysql
PID算法原理分析及优化

今天为大家介绍一下经典控制算法之一的PID控制方法。PID控制方法从提出至今已有百余年历史，其由于结构简单、易于实现、鲁棒性好、可靠性高等特点，在机电、冶金、机械、化工等行业中应用广泛。在大学期间，参加的智能汽车竞赛中就使用到了PID经典控制算法，对于智能小车的调试更加的方便。一、PID原理PID控制方法将偏差的比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative

控制系统内环稳态误差
【小沐学NLP】关联规则分析Apriori算法（Apriori简介）

1、简介官网地址：https://rasbt.github.io/mlxtend/Mlxtend (machine learning extensions) is a Python library of useful tools for the day-to-day data science tasks.2、Apriori算法2.1 基本概念关联规则的一般形式关联规则的支持

频繁项集关联规则 ide
主成分分析（PCA）原理详解

一、PCA简介1. 相关背景主成分分析（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。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和

pca 主成分分析数据特征向量特征值
主成分分析(PCA)原理详解

一、PCA简介 1. 相关背景在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂

数据特征向量特征值
主成分分析PCA 原理+作业

文章目录PCA1. 简介1.1 介绍1.2 数学准备协方差协方差矩阵2. 流程3. 性质4. 作业4.1 作业1 PCA 提取特征脸4.2 作业二 Eigenface1. 加载数据2. 主成分分析3. 测试4. 结果PCA1. 简介1.1 介绍PCA（Principal Component Analysis）是一种常见的数据分析方式，常用于

线性代数矩阵机器学习协方差数据
主成分分析原理 R语言

# 主成分分析原理及其在R语言中的实现## 1. 概述主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据的维度并提取数据的主要特征。其核心思想是通过线性变换将原始的高维数据转换为新的低维数据，使得新数据的方差最大化。在R语言中，我们可以利用现有的函数和包来实现主成分分析，本文将详细介绍主成分分析的原理及其在R语言中的实现

主成分分析数据预处理数据
Java 主成分分析主成分分析结果

前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervised learning），这篇主成分分析（principal components analysis，简称 PCA ）和下一篇聚类分析（clustering）都是属于非监督学习（unsupervised learning）。之前 ISLR读书笔记十二中已经提到过主成分这一概念。其主要目的是利用一小部分数据组合，尽可能多地体现这里的

Java 主成分分析 pca主成分分析结果解释方差加载数据
主成分分析

主成分分析的原理主成分分析是将众多的变量转换为少数几个不相关的综合变量，同时不影响原来变量反映的信息，实现数学降维。如何获取综合变量？通过指标加权来定义和计算综合指标： \[ Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_{1n} \ti ...

方差系数矩阵特征值主成分分析特征向量
python的主成分分析 pytorch 主成分分析

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

python的主成分分析 pytorch 学习机器学习损失函数
主成分分析法原理及其python实现 python 主成分分析

文章目录机器学习 — 主成分分析(PCA)，python(sklearn)实现一、概念二、PCA算法内容三、PCA算法推导1. 问题描述2. 数据去均值处理3. 投影处理4. 寻找投影方向5. 拉格朗日求解问题6. 特征值/特征向量分解四、算法实现参考资料机器学习 — 主成分分析(PCA)，python(sklearn)实现一、概念主成分分析（Principal Component Analy

主成分分析法原理及其python实现数据分析机器学习算法 pca降维
主成分分析机器学习主成分分析教程

一、主成分分析是利用降维的方法，在损失很少信息量很少的前提下,把多个指标转换为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化的综合指标称为主成分。二、基本原理在对某一事物进行研究时，为了更全面、准确地反应事物的特征及其发展规律人们通常考虑一起有关系的多个指标，也叫变量。三、主成分分析步骤1、根据问题选取初始变量2、根据初始变量特性判断由协方差矩阵求主成分还是由相关阵求主成分3、求协方差矩阵或相关矩阵的特征

主成分分析机器学习主成分分析数据方差
主成分分析法机器学习主成分分析法原理

主成分分析法PCA的原理及计算主成分分析法主成分分析法（Principal Component Analysis），简称PCA，其是一种统计方法，是数据降维，简化数据集的一种常用的方法它本身是一个非监督学习的算法，作用主要是用于数据的降维，降维的意义是挺重要的，除了显而易见的通过降维，可以提高算法的效率之外，通过降维我们还可以更加方便的进行可视化，以便于我们去更好的理解数据，可以发现更便于人类理解

主成分分析法机器学习主成分分析点乘方差
核主成分分析 python 核主成分分析代码

KPCA用非线性变换将输入数据空间映射到高维空间，使非线性问题转为线性问题，然后在高维空间中使用PCA方法提取主成分，在保持原数据信息量的基础上达到降维的目的。常用的核函数有以下几种：核函数化后的得到m*m的样本矩阵（m为样本个数）。用核函数将原始样本投射到高维空间，再用PCA进行降维。实现步骤：1. 将数据进行核函数化；2. 对核矩阵样本进行归一化；归一化方法如下：2. 之后用PCA进行降维实现

核主成分分析 python KPCA 核主成分分析 c语言 i++
python怎么安装主成分分析 python 主成分分析

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。

python怎么安装主成分分析 tensorflow 机器学习深度学习 python
Python进行主成分分析 python 主成分分析 sklearn

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

Python进行主成分分析数据方差主成分分析
主成分分析 java实现主成分分析算法代码

主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。算法的具体步骤如下： 1）对向量X进行去中心化。 2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或者1。 3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 4）选取最大的k个特征值及其特征向量。 5）用X与特征向量相乘。代码如下：一、导入库# 数据处理import pandas as pdimport nump

python 机器学习人工智能特征值特征向量
python主成分分析例题详解 python 主成分分析

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

python主成分分析例题详解 pca降维方差协方差特征值
pytorch实现主成分分析 python主成分分析代码

文章目录写在前面一、PCA主成分分析1、主成分分析步骤2、主成分分析的主要作二、Python使用PCA主成分分析写在前面作为大数据开发人员，我们经常会收到一些数据分析工程师给我们的指标，我们基于这些指标进行数据提取。其中数据分析工程师最主要的一个特征提取方式就是PCA主成分分析，下面我将介绍Python的sklearn库中是如何实现PCA算法及其使用。一、PCA主成分分析什么是PCA主成分分析

pytorch实现主成分分析 PCA python 特征工程算法
python实现主成分分析 python主成分分析分类

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

python实现主成分分析 python 主成分分析方差聚类
订单库存微服务

本系统在客户需求的基础上，主要需要实现以下重要功能： 1、实现订单与单证的协调，销售订单能自动生成形式发票PI；采购订单能自动生成采购发票PO。各单证能相互关联，减少录入工作量，并方便统计查询。 &nbsp

订单库存微服务自动生成系统构建业务需求
keytool keystore获取公钥

Keytool 是一个Java 数据证书的管理工具 ,Keytool 将密钥（key）和证书（certificates）存在一个称为keystore的文件中在keystore里，包含两种数据：密钥实体（Key entity）——密钥（secret key）又或者是私钥和配对公钥（采用非对称加密）可信任的证书实体（trusted certi

keytool 创建日期签名算法序列号
android raw 文件名

2020，回归后第一篇博客，直接分享之前自己总结记录后的笔记，我们都知道apk是由：assertslibresdexMETA-INFandroidManifest apk瘦身：1、控制raw中资源的大，优化asset下的资源文件，能不放在客户端的资源就不放在客户端，assets目录允许下面有多级子目录，而raw下不允许存在目录结构，assets中的文件不会产生R文件映射，但raw会2、删

android raw 文件名资源文件图片资源客户端
pytorch GCN参数共享

在学习图像迁移的时候，发现使用的 vgg19 模型需要保证模型参数不更新，所以使用了如下代码：vgg19 = models.vgg19(pretrained=True).to(device) vgg = vgg19.features for param in vgg.parameters(): param.requires_grad_(False) 但是疑惑的是，requires_g

pytorch GCN参数共享深度学习 python pytorch 神经网络
动态模板定义 java

深入理解 Java 反射和动态代理反射简介什么是反射反射(Reflection)是 Java 程序开发语言的特征之一，它允许运行中的 Java 程序获取自身的信息，并且可以操作类或对象的内部属性。通过反射机制，可以在运行时访问 Java 对象的属性，方法，构造方法等。反射的应用场景反射的主要应用场景有：开发通用框架 - 反射最重要的用途就是开发各种通用框架。很多框架（比如 Spring）都是配置化

动态模板定义 java java Java jar

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯