PCA:principal component analysis,主成分分析, 是一种广泛用于数据压缩的算法(常用的降维技术)。PCA的思想是将n维特征映射到k维,这k维特征是全新的正交特征。这k维特征称为主元,是重新构造出来的特征。在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下,新的坐标系的选择与数据本身决定。其中,第一个新坐标轴选择的...
而主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的方法,可以将具有多个观测变量的高维数据集降维,使人们可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的方面,从而能更加有效地利用大量统计数据进行定量分析,并可以更好地进行可视化、回归等后续处理。 3PCA的几何意义 式中W \boldsymbol WW为旋转变换矩阵,有如下性质: 也...
(1)线性假设:PCA是一种线性降维技术,对于非线性关系的数据可能无法很好地表达,因此对于复杂的非线性数据,PCA的效果可能会受到限制。 (2)方差解释:PCA选择主成分时主要基于方差的考虑,可能无法捕捉到一些重要的低方差但具有预测能力的特征。 (3)数据标准化:PCA对数据的尺度和变化范围敏感,需要进行数据的标准化和预处...
5)计算主成分得分 6)依据主成分得分的数据,进一步对问题进行后续的分析和建模(主成分回归、变量子集合的选择、综合评价等) 3.参考代码 ——— MATLAB实现如下: %% 数据导入处理 clc clear all A = xlsread('/Users/macbookpro/Documents/t3.xlsx','B2:I16...
PCA算法Matlab实现: 1function [newX,T,meanValue] =pca_row(X,CRate)2%每行是一个样本3%newX 降维后的新矩阵4%T 变换矩阵5%meanValue X每列均值构成的矩阵,用于将降维后的矩阵newX恢复成X6%CRate 贡献率7%计算中心化样本矩阵8meanValue=ones(size(X,1),1)*mean(X);9X=X-meanValue;%每个维度减去该维...
学习PCA和ICA 的matlab 实现CoolBoy派大星 立即播放 打开App,看更多精彩视频 打开App,一起发弹幕看视频100+个相关视频 更多106 -- 51:23 App 最大BST子树,只写了一半,但是需要去推胸了,溜了溜了 77 -- 32:14 App leetcode recording 116 -- 1:24:24 App 要被生活甜死啦 21 -- 2:07:46 App...
PCA算法流程 1、数据预处理:归一化和中心化 2、得到基矩阵U 3、得到降维矩阵Z 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA(主成分分析)? - 武辰的回答 - 知乎算法流程-吴恩达-机器学习 MATLAB代码实现-调用SVD(奇异值分解) 复现的是该博主的实战部分(二维降到一维) ...
PCA算法Matlab实现: 1function [newX,T,meanValue] =pca_row(X,CRate)2%每行是一个样本3%newX 降维后的新矩阵4%T 变换矩阵5%meanValue X每列均值构成的矩阵,用于将降维后的矩阵newX恢复成X6%CRate 贡献率7%计算中心化样本矩阵8meanValue=ones(size(X,1),1)*mean(X);9X=X-meanValue;%每个维度减去该维...
1.输入数据的行列方向纠正。是的,MATLAB的pca函数对特征矩阵的输入方向是有要求的,如果搞不清,程序可以帮你自动纠正。 options.autoDir='on';%是否进行自动纠错,'on'为是,否则为否。开启自动纠错后会智能调整数据的行列方向。 2.指定输出的维度。也就是降维之后的维度,当然这个数不能大于输入数据的特征维度。