作者:拾毅者 出处:http://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/50760130 Github源代码:https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/PCA PCA(principle component analysis) .主成分分析,主要是用来减少数据集的维度,然后挑选出基本的特征.原理简单,实现也简单.关于原理公式的推导,本文不会涉及,你能够參考以下的參考文献,也能够去W…

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章,文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下. - pca讲解:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html - python实现:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327 总体代码 """…

源代码: #-*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy def pca(X,CRate): #矩阵X每行是一个样本 #对样本矩阵进行中心化样本矩阵 meanValue=mean(X,axis=0)#计算每列均值 X=X-meanValue#每个维度元素减去对应维度均值 #协方差矩阵 C=cov(X,rowvar=0) #特征值,特征向量 eigvalue,eigvector=linalg.eig(mat(C))#特征值,特征向量…

降维技术, 首先举的例子觉得很好,因为不知不觉中天天都在做着降维的工作 对于显示器显示一个图片是通过像素点0,1,比如对于分辨率1024×768的显示器,就需要1024×768个像素点的0,1来表示,这里每个像素点都是一维,即是个1024×768维的数据.而其实眼睛真正看到的只是一副二维的图片,这里眼睛其实在不知不觉中做了降维的工作,把1024×768维的数据降到2维 降维的好处,显而易见,数据更易于显示和使用,去噪音,减少计算量,更容易理解数据 主流的降维技术,包含: 主成分分析,princi…

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个…

Machine Learning Algorithms Machine Learning Algorithms (Python and R) 明天考试,今天就来简单写写机器学习的算法 Types Supervised Learning(监督学习) Decision Tree(决策树) Random Forest(随机森林) kNN(k最邻近算法) Logistic Regression(逻辑回归) Unsupervised Learning(非监督学习) Apriori algorithm(关联…

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解…

1.原理和概念 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法. PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征. PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的. 其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,…

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 开始讲PCA与ICA的时候,首先要明确几个概念 1.概率分布函数与概率密度函数的区别 从数学上看,分布函数F(x)=P(X<x),表示随…

理论 仅仅使用基本的线性代数知识,就可以推导出一种简单的机器学习算法,主成分分析(Principal Components Analysis, PCA). 假设有 $m$ 个点的集合:$\left\{\boldsymbol{x}^{(1)}, \ldots, \boldsymbol{x}^{(m)}\right\}$ in $\mathbb{R}^{n}$,我们希望对这些点进行有损压缩(lossy compression).有损压缩是指,失去一些精度作为代价,用更少的存储空间来存储这些点.我们当…