始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示,我们都知道在低维度下数据处理比较方便,因而数据进行简化成为了一个重要的技术.对数据进行简化的原因: 1.使得数据集更易用使用.2.降低很多算法的计算开销.3.去除噪音.4.使得结果易懂 这里我们关心的数据降维技术为主成分分析(PCA).在PCA中,数据原来的坐标系转换成了新的坐标系,新的坐标系是由数据本身决定的.第一个新的坐标轴的选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新的坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差方向.这个过程一直重复,重复次…

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# <补充>机器学习按照数据标记分可分…

本博客根据 百面机器学习,算法工程师带你去面试 一书总结归纳,公式都是出自该书. 本博客仅为个人总结学习,非商业用途,侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 目录: PCA最大方差理论 PCA最小平方误差理论 在机器学习中, 数据通常需要被表示成向量形式以输入模型进行训练. 但是在对向维向量进行处理和分析时, 会极大地消耗系统资源, 甚至产生维度灾难. 因此, 对特征向量进行降维, 即用一个低维度的向量表示原始高维度的特征就显得尤为重要. PCA(Principal C…

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  PCA 一.概念 主成分分析(Principal Component Analysis)是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法,又称为主成分分析.在实际应用场合中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信息. 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如N个指标)的指标,重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标,从而实现数据降维的目的,这也是MLlib的处理手段之一. 二.代码实现…

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

机器学习算法-PCA降维 一.引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征.比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的.但是有些特征之间可能存在强相关关系,比如研究一个地区的发展状况,我们可能会选择该地区的GDP和人均消费水平这两个特征作为一个衡量指标.显然这两者之间是存在较强的相关关系,他们描述的都是该地区的…

1. 动机一:数据压缩 第二种类型的 无监督学习问题,称为 降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法. 但首先,让我们谈论 降维是什么.作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 将数据从二维降一维: 将数据从三维降至二维: 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量.过程是与上面类似的,我们将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所…