PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是一种通过正交线性组合方式,最大化保留样本间方差的降维方法。 用几何观点来看,PCA主成分分析方法可以看成通过正交变换,对坐标系进行旋转和平移,并保留样本点投影坐标方差最大的前几个新的坐标。 这里有几个关键词需要说明: 降维:将样本原来的m维特征用更少的k个特征取代。
1. 主成分分析简述 主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种常用的无监督学习方法,这一方法利用正交变换把由线性相关变量(对于含两个向量 a1,a2 的向量组,它线性相关的充分必要条件是a1,a2 的分量对应成比例,其几何意义是两向量共线)表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据,线性无关的...
主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)是一种数学降维方法,其核心在于通过正交变换将一组可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量,被称为主成分。这一过程旨在在更小的维度下展示数据的特征,通过新变量以更简洁、高效的方式表达原始数据的信息。 主成分是原始变量的线性组合,其数量不多于原始变量的个...
主成分分析,即Principle Component Analysis (PCA),是一种传统的统计学方法,被机器学习领域引入后,通常被认为是一种特殊的非监督学习算法,其可以对复杂或多变量的数据做预处理,以减少次要变量,便于进一步使用精简后的主要变量进行数学建模和统计学模型的训练,所以PCA又被称为主变量分析。 朱小明买了五个西瓜,每个西瓜...
主成分分析是一种统计方法，用于简化数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的变异性。它通过正交变换将原始数据转换为一组统计上不相关的变量，称为主成分。这些主成分按方差的大小排序，方差越大，表示该主成分能够解释更多的原始数据的变异性。主成分分析（PCA）作为一项基础而强大的统计分析技术，不仅在数学理论层面...
主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最常用的降维方法之一,在数据压缩和消除冗余方面具有广泛的应用,本文由浅入深的对其降维原理进行了详细总结。 目录 1.向量投影和矩阵投影的含义 2. 向量降维和矩阵降维的含义 3. 基向量选择算法
主成分分析 (Principal Component Analysis,PCA) 是一种常用的无监督学习方法,这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据,线性无关的变量称为主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中,首先对给定数据进行中心化,使得数据每一变量的平均值为 0。之后对数据进行正交变换...
主成分分析(principal component analysis,PCAprincipal component analysis,PCA)是无监督学习方法。该方法将原来由线性相关变量表示的数据,通过正交变换,变成少数由线性无关的新变量表示的数据,线性无关的变量称为主成分。 PCAPCA 的变量个数通常小于原始变量的个数,属于降维方法。 一、...