主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

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主成分分析 | Principal Components Analysis | PCA

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…

主成分分析(principal components analysis)

http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/ PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征.这k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征. feature reduction(特征降维):将一个m * n的矩阵A变换成一个m * r的矩阵,这样就会使得本来有n个feature的,变成了有r个feature了(r < n) 协方差: 协方差矩阵: X为…

A tutorial on Principal Components Analysis | 主成分分析（PCA）教程

A tutorial on Principal Components Analysis 原著:Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components Analysis, February 26, 2002. 翻译:houchaoqun.时间:2017/01/18.出处:http://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu | http://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details…

Stat2—主成分分析（Principal components analysis）

最近在猛撸<R in nutshell>这本课,统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA!因此,今天打算好好梳理一下,涉及主城分析法的理论以及R实现!come on…gogogo… 首先说一个题外话,记得TED上有一期,一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新的Why-How-What黄金圈理论(三个同心圆,最里面的一个是Why,中间一层是How,最外面一层是What:一般人的思维习惯是从里面的圆逐渐推到外面,而创造了伟大作品.引领了伟大运动的人们,其思维习惯则恰恰相反,逆向思维…

主成分分析（principal components analysis, PCA）

原理计算方法主要性质有关统计量主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 ---------------------------------------------------------…

[zz] Principal Components Analysis (PCA) 主成分分析

我理解PCA应该分为2个过程:1.求出降维矩阵:2.利用得到的降维矩阵,对数据/特征做降维. 这里分成了两篇博客,来做总结. http://matlabdatamining.blogspot.com/2010/02/principal-components-analysis.html 英文Principal Components Analysis的博客,这种思路挺好,但是有2处写错了,下面有标注. http://www.cnblogs.com/denny402/p/4020831.html 这个…