機器學習 主成分分析（PCA）

主成分分析是一種統計方法，通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換成一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。

sklearn.decomposition.pca

pca=pca(n_components=1)
newdata=pca.fit_transform(data)

pca.explained_variance_ratio_  

#pca.explained_variance_ratio_引數返回每個維度所解釋的方差向量

pca.explained_variance_

pca主成分分析 PCA主成分分析（中）

矩陣 matrix，很容易讓人們想到那部著名的科幻電影 駭客帝國 事實上，我們又何嘗不是真的生活在matrix中。機器學習處理的大多數資料，都是以 矩陣 形式儲存的。矩陣是向量的組合，而乙個向量代表一組資料，資料又是多維度的。比如每個人的都具有身高 體重 長相 性情等多個維度的資訊資料，而這些多維度...

統計機器學習 主成分分析（PCA）

主成分分析方法，是一種使用最廣泛的資料降維演算法，pca的主要思想是將高維的特徵對映到k維上。這k維就是主成分，並能保留原始變數的大部分資訊，這裡的資訊是指原始變數的方差。如果用座標系進行直觀解釋，乙個座標系表示乙個變數，對原座標系中的資料進行主成分分析等價於進行座標系旋轉變換，將資料投影到新座標系...

主成分分析PCA

主要參考這篇文章 個人總結 pca是一種對取樣資料提取主要成分，從而達到降維的目的。相比於上篇文章介紹到的svd降維不同，svd降維是指減少資料的儲存空間，資料的實際資訊沒有缺少。個人感覺pca更類似與svd的去噪的過程。pca求解過程中，涉及到了svd的使用。針對資料集d 假設di 的維度為 w ...