useful_features_num=np.sum(useful_features)# 计算True的个数# 进行PCA降维之后的新数据集为:pca.n_components=useful_features_num# 即设置PCA的新特征数量为n_componentsnew_dataset_X=pca.fit_transform(dataset_X)print('before PCA, dataset shape: ', dataset_X.shape)print('after PCA, dataset shape:...
而核主成分分析(Kernel PCA, KPCA)可实现数据的非线性降维,用于处理线性不可分的数据集。 KPCA的大致思路是:对于输入空间(Input space)中的矩阵X,我们先用一个非线性映射把X中的所有样本映射到一个高维甚至是无穷维的空间(称为特征空间,Feature space),(使其线性可分),然后在这个高维空间进行PCA降维。 本文用...
Visualized in one dimension after the kernel PCA, the dataset looks like the following: 通过核心PCA后一维形象化,数据集将看起来是一下的样子: Contrast this with PCA without a kernel:比较一下没有核的PCA Clearly, the kernel PCA does a much better job.很明显,核心PCA表现很不错 How it works.....
降维后，一般效率会有所提高。
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的降维算法,通过线性变换将高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征。PCA的目标是找到一组新的正交基,使得数据在这组基上的投影具有最大的方差。 PCA的计算可以使用Numpy库来实现。下面是使用Numpy计算降维矩阵的步骤: ...
提出了一种基于PCA降维和优化核参数的支持向量机(SVM)相结合的方法用于含噪电能质量扰动分类.首先对采样信号用db4小波进行10层的多分辨分解,提取扰动信号各层能量与标准信号的能量差作为特征向量;然后用主成分分析(PCA)对特征向量进行分析,取前6维数据作为分类的特征向量;将训练集采用交叉验证的方法自适应选择最优参...
基于PCA降维和优化核参数SVM的电能质量扰动分类 刘刚;李凡光 【摘要】首先对采样信号用db4小波进行10层的多分辨分解,提取扰动信号各层能量与标准信号的能量差作为特征向量;然后用PCA对特征向量进行降维,取3维数据作为分类的特征向量,并将训练集采用交叉验证的方法自适应选择最优参数,并构造训练集模型;最后将测试集...
KPCA成为核主成分分析,核主成分分析解决了PCA存在的什么问题A.PCA的最大化方差理论有时候不适用B.PCA是一种线性降维方法,无法挖掘非线性关系C.核主成分分析更加
百度试题 结果1 题目以下哪项是非线性降维方法 A. PCA(主成分分析) B. LDA(线性判别) C. ICA(独立成分分析) D. KPCA(核化线性降维) 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
利用核PCA可以通过非线性映射将数据转换到一个高维空间中,在高维空间中使用PCA将其映射到另一个低维空间中,并通过线性分类器对样本对其划分。 此方法的缺点:高昂的计算成本 使用核技巧的原因:通过使用核技巧,我们可以在原始特征空间中计算两个高维特征空间中向量的相似度。