通过统计分析里的方法(如方差阈值化、卡方检验、方差分析、T检验等)从众多的特征里选择其中的一些拿来使用,其他特征丢掉;另外一种降维技术是通过转换的方式,不是纯粹的挑选,是通过转换的技术得到新的特征,理解起来往往没那么容易,降维的技术也有很多,如LDA、PCA,本文会介绍PCA,即主成分分析。
pca=PCA(n_components=n_components)X_train_pca=pca.fit_transform(X_train_std)X_test_pca=pca.transform(X_test_std)# Display the resultsprint("Original Training Data Shape:",X_train.shape)print("Reduced Training Data Shape (PCA):",X_train_pca.shape)print("Number of Components Selected:",...
1.PCA降维后的超平面大概具有这样的性质 (1)最近重构性:样本点到这个超平面的距离的足够近 (2)最大可分性:样本点在这个超平面的投影尽可能分开2. 依据最近重构性推导: 假定数据样本进行...X_hat =W*Z,X_hat.shape = (n,m)。 其中λ是XXT的特征值,W是特征向量组成的矩阵。 3. 从最大可分性出发 ...
在理解了PCA的基本原理和步骤后，我们可以通过编写代码来实际实现PCA。具体的代码实现方式可能因编程语言和工具的不同而有所差异，但基本的思想和步骤是相似的。利用NumPy库的矩阵运算，逐步实现数据预处理、协方差计算、特征值分解和降维。通过调用my\_pca函数并传入数据和期望的降维维度，即可获得PCA的结果。具体的代...
今天,我们将一起探索PCA(主成分分析)这一神奇的降维技术,以及它在人脸识别中的广泛应用。 一、PCA技术概览 主成分分析(PCA)是一种常用的无监督数据降维方法,它通过寻找数据集中最能代表数据变化方向的正交向量(即主成分),将原始数据从高维空间映射到低维空间,同时尽可能保留数据的重要信息。PCA的核心思想在于“数据...
简介:本文介绍了机器学习中的四种常用降维方法:主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、潜在语义分析(LSA)和t-分布邻域嵌入算法(t-SNE),并简要说明了它们的应用场景和步骤。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为智能写作工具,助力高效撰写技术文档。
PCA是一种线性降维方法，其目标是将高维数据投影到一个新的低维空间中，同时尽可能保留数据的方差。PCA通过特征值分解或奇异值分解，从而找到数据的主成分。这些主成分是数据中的重要方向，能够解释数据的大部分方差。简单来说，PCA是一种通过找出数据最重要特征来简化数据的方式。与之相对，t-SNE是一种非线性降维...
机器学习算法-PCA降维 一、引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征。比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的...
三种降维技术: 1.PCA(主成分分析) 找出前N个最主要的特征,其他摒弃。e.g:考察一个人文化水平,看语文成绩(存在中英数等多个科目成绩) 2.PA(因子分析) 将多个实测变量转换为少数几个综合指标,将相关性高的变量聚在一起,从而减少需要分析的变量的数量来减少问题分析的复杂性。e.g:考察一个人综合情况,结合主课...
PCA降维技术 Time: 2017-2-28 主成分分析(PCA) PCA Algorithm 实例 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysi)是一种掌握可以提取主要特征对的方法,它可以从多元失误中解析出主要影响因素。计算朱成福的目的是将高维数据投影到低维空间。主要是用于降维,提取数据的主要特征分量。