下面是python2版本的程式:
對鳶尾花資料進行主成分分析法的操作,並畫圖:
import matplotlib.pyplot as plt #載入matplotlib用於資料的視覺化
from sklearn.decomposition import pca #載入pca演算法包
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np #加下面兩句話實際上是,設定顯示閾值,
np.set_printoptions(threshold = 1e6) #如何不加, python print只能顯示首尾30個資料，其他是省略號
主成分分析法
相關係數 矩陣 相當於消除量綱的表示變數間相關性的乙個矩陣 協方差矩陣 它是沒有消除 量綱的表示變數間相關性的矩陣。對比下它們的等式變換關係 r cov x,y d x d y 1 求相關係數矩陣或者協方差矩陣r 2 計算r的特徵值 3 求特徵根對應的單位特徵向量 4 主成分選取，含 釋及計算 主成...
主成分分析法
在本篇部落格中，我們將會介紹一種方法，叫做主成分分析法 pca 這種方法試圖確定資料接近位於的子空間。pca相對於因子分析法將會更為直接，它僅僅需要進行特徵向量的計算 在matlab中使用eig函式 並不需要使用em演算法。假設我們有這樣的乙個資料集 表示m個不同種類的汽車發動機的屬性，例如他們的最...
主成分分析法（PCA）
一 數學基礎 1.方差 用來計算每乙個變數 觀察值 與總體均數之間的差異。總體方差計算公式 為總體方差，為變數，為總體均值，為總體例數。2.協方差 在概率論 和統計學中，協方差用於衡量兩個變數的總體誤差。而方差是 協方差的一種特殊情況，即當兩個變數是相同的情況。期望值分別為 e x 與 e y 的兩...