4. 概率PCA：TensorFlow Probability提供了实现概率PCA的工具，它是一种考虑数据不确定性的PCA变体，适用于处理噪声数据和复杂分布。5.参数调优：通过调整PCA中的参数，如设置n_components来控制降维后的特征数，或者使用whiten=True进行白化处理，以改善模型的可解释性和稳定性。7.Python中实现PCA的基本步骤通常包括：-...
主成分分析(principal components analysis,简称PCA)由英国统计学家皮尔生(Karl Pearson)于1901年提出,是一种降低数据维度的有效技术。 0: 线代知识回顾 0.1 内积与投影 两个维数相同的向量的内积被定义为: (a1,a2,⋯,an)⋅(b1,b2,⋯,bn)T=a1b1+a2b2+⋯+anbn 内积运算将两个向量映射为一个实数。
选择主成分Select the principal components 在这里,我们决定保留哪些成分,丢弃哪些成分。具有低特征值的组件通常不那么重要。柱状图(Scree plots )通常表示解释的总方差的比例和累积方差的比例。这些指标有助于确定要保留的组件的最佳数量。特征值的Y轴或解释的总方差创建“肘”的点通常表示我们想要包含多少PCA分量。 解...
在利用PCA得到协方差矩阵的特征向量后,取前k个特征向量,各特征向量相互正交,此时相关性最小;再将新数据(旋转后的数据)的每一维除以标准差即得到每一维的方差为1。方差归一化: pw: PCA white。 2)ZCA whitening。首先利用协方差矩阵计算出所有的特征向量后,将所有特征向量取出,再进行方差的归一化操作,最后左乘特征...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维和特征提取。 PCA通过线性变换将原始数据投影到新的坐标轴上,这些新的坐标轴(即主成分)是数据的线性组合,并且彼此正交(相互独立)。PCA的目标是找到数据的“主方向”,即数据分布的最大方差方向,从而保留数据的最多信息。
X_reduced = pca.fit_transform(X) # 输出降维后的数据和主成分 print("降维后的数据:") print(X_reduced) print("主成分:") print(pca.components_) 运行以上代码,将得到如下输出: plaintextCopy code降维后的数据: [[-5.19615242e+00 1.11022302e-16] ...
在统计学中,主成分分析(principal components analysis (PCA))是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数...
主成分分析PCA(Principal Component Analysis),作用是: 聚类 Clustering:把复杂的多维数据点,简化成少量数据点,易于分簇 降维:降低高维数据,简化计算,达到数据降维,压缩,降噪的目的 PCA 的目的就是找到一个低维映射空间,使得数据映射后方差最大。 理论实现: 首先对样本空间为 ddd 维全部的数据中心化,使得均值为 0...
1. 简介 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。首先利用线性变换,...
整个PCA过程貌似及其简单,就是先对特征做方差归一化( (当前值 - 平均值) / 标准差), 再求协方差矩阵的特征值和特征向量(特征值分解),取最大的k个特征值对应的特征向量作为特征向量矩阵,然后做数据转换(原数据矩阵 * 特征向量矩阵)(此处数据矩阵应该是方差归一化后的矩阵)。但是有没有觉得很神奇,为什么求协方...