设原始数据集有M条N维数据，欲将其降维到K维，则PCA降维算法步骤如下：（1）将原始数据按列组成N×M...
. (x, y) 向量 x 和 y 的标量积。 回到Python 你可以这样做: n_samples = X.shape[0] # We center the data and compute the sample covariance matrix. X -= np.mean(X, axis=0) cov_matrix = np.dot(X.T, X) / n_samples for eigenvector in pca.components_: print(np.dot(eigenvector...
PCA算法Python实现 源代码: 1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 from numpy import * 3 import numpy 4 def pca(X,CRate): 5 #矩阵X每行是一个样本 6 #对样本矩阵进行中心化样本矩阵 7 meanValue=mean(X,axis=0)#计算每列均值 8 X=X-meanValue#每个维度元素减去对应维度均值 9 #协方差矩阵 10 C=...
gapminder = pd.read_table(r"G:\Pythoncode\df1.txt",sep=",") #我们用自然语言处理选出lifeExp的相关列 lifeExp = gapminder.loc[:, gapminder.columns.str.contains('^life|^c')] lifeExp.head() #再选择只含有非洲和欧洲的 lifeExp_AE = lifeExp[lifeExp.continent.isin(["Africa","Europe"])...
Python机器学习笔记:主成分分析(PCA)算法 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没...
PCA-code(python) 来看看相关的python代码(C++用opencv可能好一点,直接用数组太难受了) def pac(data_mat, N): # 去中心化 mean_val = mean(data_mat) mean_removed = data_mat - mean_val # 计算协方差矩阵X cov_mat = cov(mean_removed, rowvar=0) ...
八:python实现主成分(PCA)降维 fromnumpyimport* defloadDataSet(fileName,delim='\t'): fr=open(fileName) stringArr=[line.strip().split(delim)forlineinfr.readlines()] datArr=[map(float,line)forlineinstringArr] returnmat(datArr) defpca(dataMat,topNfeat=999999): ...
二、PCA的人脸识别算法(基于Python实现) 一、数据集的说明及相关函数的实现 我们使用的是ORL官方数据集,可以从一下网址下载到ORL下载链接 下载后的数据集是这个样子的: 该数据集表示的是一共有40个人的人脸图像,其中每一个人有10张人脸图像。相应的PGM文件为说明。
PCA(Princile Component Analysis),中文名叫做主成成分分析,它的主要理论是:线性组合输入空间,以期找到一组标准正交基,实现坐标变换。 PCA的主要应用有以下几点: 降维 去噪 1_2 为什么要用PCA 首先,为了引入PCA,我们介绍如下几个场景: 设定因变量是学习成绩,自变量是学习时间、学习兴趣,建立因变量与自变量的数学模型...
在编程中，PCA通常被实现为一个函数，该函数接受数据集作为输入，并返回数据的主成分。具体来说，该函数通常使用特征值分解或奇异值分解等技术从输入数据计算主成分。 举个例子，在pythonscikit-learn库中，可以这样使用PCA函数: Copycode fromsklearn.decompositionimportPCA #createaninstanceofPCA pca=PCA(n_com...