rcParams['figure.figsize'] =5,4sb.set_style('whitegrid') PCA on the iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data variable_names = iris.feature_names X[0:10,] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[4.9, 3. , 1.4, 0.2],[4.7, 3.2, 1.3, 0.2],[4.6, 3.1, 1.5, 0.2],[5...
此外还有SparsePCA和MiniBatchSparsePCA。他们和上面讲到的PCA类的区别主要是使用了L1的正则化,这样可以将很多非主要成分的影响度降为0,这样在PCA降维的时候我们仅仅需要对那些相对比较主要的成分进行PCA降维,避免了一些噪声之类的因素对我们PCA降维的影响。SparsePCA和MiniBatchSparsePCA之间的区别则是MiniBatchSparsePCA通...
本博文所有相关的代码都上传在GitHub仓库:Data-Analysis-for-Thesis,如果帮到你了,记得给我来个Star☺️,也可以顺便去参观下我的个人博客亚灿网志。 Python环境配置 环境安装 首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件,然后安装。安装过程基本都是傻瓜式,不做过多叙述,一路回车即可。
Run code Principal component analysis (PCA) is a linear dimensionality reduction technique that can be used to extract information from a high-dimensional space by projecting it into a lower-dimensional sub-space. If you are familiar with the language of linear algebra, you could also say that ...
1.PCA算法 PCA(principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,由数据本身决定。转换坐标系时,以方差最大的方向作为坐标轴方向,因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法,第二...
https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/blob/master/codes/PCA/KPCA.py LDA(Linear Discriminant Analysis) LDA 是一种可作为特征抽取的技术,其目标是向最大化类间差异,最小化类内差异的方向投影,以利于分...
8,执行PCA变换:Y=PX 得到的Y就是PCA降维后的值 数据集矩阵: 9,计算代码: +ViewCode 10,代码执行结果: [[-2.12132034-0.707106780.2.121320340.70710678]] 四:主成分分析(PCA)算法步骤 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是一种常用的数据分析手段,是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维...
一、PCA的算法原理。 二、PCA的人脸识别算法 一、PCA的算法原理 首先需要知道几个相关的数学概念,这是我们进行PCA分析的基础 标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、协方差(Covariance)、特征向量(eigenvectors)、特征值(eigenvalues) 1.1 Standard Deviation(标准差) ...
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA PCA算法相关的大部分知识并配合代码实现和样例。 1.1 什么是主成分分析 在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换...
PCA(Principal Component Analysis)是一种经典的降维方法,它可以将高维数据转换为低维数据,而不会损失太多的信息。PCA通过对数据进行线性变换,将原始数据从高维空间投影到低维空间,使得新的特征向量能够较好地表示原始数据的主要特征。因此,PCA常用于数据的可视化、降噪、压缩和特征提取等方面。 总之,PCA是一种简单而有...