主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现 一、PCA简介 主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维,同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一组新的变量,称为主成分,这些主成分是原始特征的线性组合。主成分按照方差递减的顺序排列,前几个主成分包含了
sklearn库中的PCA算法就是利用SVD实现的。 接下来我们自己编写代码实现PCA算法。 3.2 代码实现 先后使用numpy和sklearn进行实现,最后比较我们自己写的和封装好的库有什么不同。 数据集我选的是kaggle游乐场的表格数据,刚好这个数据较小,只有6个特征,400多个样本,非常适合做实验。 如果有看不懂代码的话没关系,我们...
(这一步是通过算法实现的,没看懂,需要数学线性代数的知识,我的都还给老师了,不过对于非计算机专业的,只是想使用PCA画图,这一步完全可以跳过) 找到一个能够反应尽量多的点信息的坐标,同时也要使得在新坐标下,点与点之间的差异性可以得到最大的保留。 找坐标的过程 主成分与原始变量之间的关系: 主成分是原始变量...
每一个投影面生成一个新的特征,k个投影面就生成新k个新特征。 代码实现: importnumpy as npclassPCA():#计算协方差矩阵defcalc_cov(self, X): m=X.shape[0]#数据标准化X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.var(X, axis=0)return1 / m *np.matmul(X.T, X)defpca(self, X, n_component...
简介:PCA(主成分分析法)原理以及应用+代码实现 前言 PCA多用于对数据特征集进行降维,也方便对数据集进行可视化操作,说白了最后进行结果展示那么多特征向量要一起表示的话肯定很难展示,超过三维的数据就很难展示了。而PCA可对特征集进行简化,通俗的来讲也就是合并好理解。PCA应用的范围很广因此很有必要要学习,原理...
3 PCA代码实现 PCA降维 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmat#2D-->1Dmat = loadmat('D:/Python/Andrew-NG-Meachine-Learning/machine-learning-ex7/ex7/ex7data1.mat') X = mat['X']print(X.shape)#(50, 2)plt.scatter(X[:,0], X[:,1], facecolors...
1 PCA原理 3 PCA代码实现 PCA降维 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat #2D-->1D mat = loadmat('D:/Python/Andrew-NG-Meachine-Learning/machine-learning-ex7/ex7/ex7data1.mat') ...
幂迭代的详细解释, 视频播放量 821、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 1、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 飞鸟手札, 作者简介 橙色:飞鸟的日常记录 | 其余内容请看公告 | 点不开的就是【充电视频】 | 后台回复【群】| 求代码有偿,相关视频:一次性解决时间管理问题,如
在PCA中,数据从原来的坐标系转化到新的坐标系中。当然这里新的坐标系也不是随便设定的,而是应该根据数据本身的特征来设计。通常第一个新坐标轴选择的是原始数据方差最大的方向,第二个坐标轴是与第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。这句话的意思就是,第二个选取的方向应该和第一个方向具有很弱的相关性。