通过统计分析里的方法(如方差阈值化、卡方检验、方差分析、T检验等)从众多的特征里选择其中的一些拿来使用,其他特征丢掉;另外一种降维技术是通过转换的方式,不是纯粹的挑选,是通过转换的技术得到新的特征,理解起来往往没那么容易,降维的技术也有很多,如LDA、PCA,本文会介绍PCA,即主成分分析。 要说明一个算法,首先要知道其简单定义,即
pca=PCA(n_components=n_components)X_train_pca=pca.fit_transform(X_train_std)X_test_pca=pca.transform(X_test_std)# Display the resultsprint("Original Training Data Shape:",X_train.shape)print("Reduced Training Data Shape (PCA):",X_train_pca.shape)print("Number of Components Selected:",...
1.PCA降维后的超平面大概具有这样的性质 (1)最近重构性:样本点到这个超平面的距离的足够近 (2)最大可分性:样本点在这个超平面的投影尽可能分开2. 依据最近重构性推导: 假定数据样本进行...X_hat =W*Z,X_hat.shape = (n,m)。 其中λ是XXT的特征值,W是特征向量组成的矩阵。 3. 从最大可分性出发 ...
我们已经在adabost使用过这个例子,这次我们对进行PCA降维之后的数据再次用adabost算法,计算测试的准确率。测试的准确率及运行时间如下表。 结果发现如果把累计贡献率设置为0.9则新的空间下的维度为19维,大大降低了数据的维度。而在相同的数据集上,降维之后算法的准确率几乎没有变化。这表明降维对于数据的处理是一种...
Python中SVD与PCA数据降维技术的对比解析 在数据分析和机器学习领域,SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析)都是常用的降维技术。虽然两者都能实现数据降维,但其核心原理、应用场景和实现方式存在显著差异。本文将从数学本质、算法特性、代码实现等维度展开对比,帮助读者...
PCA（主成分分析）是一种降维技术，其核心思想是通过映射将原始的高维特征转换为一组全新的正交特征，即主成分。这些主成分是在原始特征的基础上重新构建的，实现了特征的重构而非筛选。然而，如何合理地解释PCA得到的新特征，仍是一个待解决的难题。具体来说，PCA的目标是将原始的特征矩阵转换为新的特征矩阵，其中...
使用PCA(主成分分析)作为例子,来详细介绍降维的具体步骤。 PCA降维步骤: 1. 数据准备与标准化 假设我们有一个数据集,包含4个二维样本点,未标准化: 首先,对数据进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。 2. 计算协方差矩阵 3. 求解特征值与特征向量
今天,我们将一起探索PCA(主成分分析)这一神奇的降维技术,以及它在人脸识别中的广泛应用。 一、PCA技术概览 主成分分析(PCA)是一种常用的无监督数据降维方法,它通过寻找数据集中最能代表数据变化方向的正交向量(即主成分),将原始数据从高维空间映射到低维空间,同时尽可能保留数据的重要信息。PCA的核心思想在于“数据...
PCA降维技术 Time: 2017-2-28 主成分分析(PCA) PCA Algorithm 实例 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysi)是一种掌握可以提取主要特征对的方法,它可以从多元失误中解析出主要影响因素。计算朱成福的目的是将高维数据投影到低维空间。主要是用于降维,提取数据的主要特征分量。
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,适用于无监督学习场景,其目的是避免维度过高导致的计算复杂性增加和模型过拟合。PCA基于数据的方差,通过查找方差最大的方向来降低数据的维度。首先,对数据进行零均值化处理;然后,计算协方差矩阵,协方差矩阵的对角线元素代表方差,非对角线元素代表特征间的线性关系;接着,通过...