http://blog.csdn.net/shizhixin/article/details/51181379

PCA原理的更多相关文章

  1. Kernel PCA 原理和演示

    Kernel PCA 原理和演示 主成份(Principal Component Analysis)分析是降维(Dimension Reduction)的重要手段.每一个主成分都是数据在某一个方向上的 ...

  2. 主成分分析(PCA)原理与实现

    主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从 ...

  3. 机器学习之主成分分析PCA原理笔记

    1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的 ...

  4. 降维算法----PCA原理推导

    1.从几何的角度去理解PCA降维 以平面坐标系为例,点的坐标是怎么来的? 图1                                                             ...

  5. PCA原理与实践

    在对数据进行预处理时,我们经常会遇到数据的维数非常之大,如果不进行相应的特征处理,那么算法的资源开销会很大,这在很多场景下是我们不能接受的.而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性,如果能将数据 ...

  6. 主成分分析法PCA原理

    PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降 ...

  7. PCA原理解释

      上图讲述的两组数据,可以看到左图的数据离散度比较大,相关性比较弱,右图数据的相关性比较强:我们在使用PCA的时候,就是要将相关性强的数据进行降维,以减少处理的数据量. 那么怎么描述数据的相关性呢? ...

  8. PCA原理分析

    动机 在机器学习领域中,我们常常会遇到维数很高的数据,有些数据的特征维度高达上百万维,很显然这样的数据是无法直接计算的,而且维度这么高,其中包含的信息一定有冗余,这时就需要进行降维,总的来说,我们降维 ...

  9. PCA原理（转）

    PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降 ...

  10. PCA 原理

      PCA的数学原理(转) 1 年前 PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取 ...

随机推荐

  1. 【Luogu P1637】 三元上升子序列

    对于每个数$a_i$,易得它对答案的贡献为 它左边比它小的数的个数$\times$它右边比它大的数的个数. 可以离散化后再处理也可以使用动态开点的线段树. 我使用了动态开点的线段树,只有需要用到这个节 ...

  2. 虚拟机VMware安Mac OS时没有Apple mac选项

    相信大家很多人在虚拟机安装mac os时候发现在选择客户机操作系统时候,没有Apple mac os选项,这样就会导致无法进行下一步,下面我来给大家详细介绍怎么添加这一项. 1.首先安装unlocke ...

  3. 11 JVM 垃圾回收（上）

    引用计数法和可达性分析 垃圾回收,就是将已经分配出去的,但却不在使用的内存回收回来,以便再次分配.在 Java 虚拟机语境下,垃圾指的是死亡的对象所占据的堆空间.下面就总结一下如何如何辨别一个对象是否 ...

  4. 链表的问题，ListNode问题

    算法面试,有关ListNode的问题 class ListNode{ ListNode *next; int val; ListNode(int x): val(x){}}; 在面试的时候,怎么快速想 ...

  5. pip更新产生的问题及其解决方法？

    运行 pip3 install --upgrade pip 发生错误: from pip import main ImportError: cannot import name 'main' 将以下代 ...

  6. hdu5985[概率dp] 2016青岛icpc现场赛

    #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ][]; ][]; ][]; ]; ]; int T, n; double fastpow(do ...

  7. BZOJ 4069 [Apio2015]巴厘岛的雕塑 ——贪心

    自己首先想了一种方法$f(i)$表示前$i$个最小值为多少. 然而发现位运算并不满足局部最优性. 然后我们可以从高到低贪心的判断,使得每一组的和在一个特定的范围之内. 还要特判最后一个Subtask, ...

  8. AngularJS实现TodoMVC

    一个小的to do list,界面如下 首先安装angular js,出现了无非安装到桌面的问题,安装到D盘了 npm install angular 文件结构: index.html: <!d ...

  9. div 的相对定位与绝对定位

    网 上也有不少使用div + css进行布局的教程,却存在很多缺陷,一是对css的布局模型讲解不清楚,让人很难理解相对定位.浮动等概念:二是虽然避免了“表格套表格”的缺点,却 带来了“div 套 di ...

  10. 02深入理解C指针之---指针类型和值

    该系列文章源于<深入理解C指针>的阅读与理解,由于本人的见识和知识的欠缺可能有误,还望大家批评指教. 1.指针的类型: 可以在声明指针时,指定指针的类型,例如: (1)void *x  声 ...