利用PCA降维

【利用PCA降维】的更多相关文章

参考:<机器学习实战>- Machine Learning in Action 一. 基本思想 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析.是目前应用最为广泛的降维技术. 什么是降维?举个例子:假设我们正通过电视观看体育比赛,显示器大概包含了100万像素,而球则可能是由较少的像素组成的,比如一千个像素.大部分体育比赛中,我们关注的是给定时刻球的位置.这个过程,人们就已经将数据从一百万维降低到了三维. 考虑下图的大量数据点,如果要我们画一条直线,这条线要…

PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu

load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50),:); P_test = NIR(temp(51:end),:); T_test = octane(temp(51:end),:); [PCALoadings,PCAScores,PCAVar] = princomp(NIR); figure percent_explained = 100 *…

Python机器学习笔记使用scikit-learn工具进行PCA降维

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA…

机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

对于利用pca 和 cca 进行fmri激活区识别的理解

1.pca 抛开fmri研究这个范畴,我们有一个超长向量,这个超长向量在fmri研究中,就是体素数据.向量中的每个数值,都代表在相应坐标轴下的坐标值.这些坐标轴所组成的坐标系,其实是标准单位坐标系.向量如果乘以另外一个转换矩阵,我们可以得到这个向量在新坐标系下的坐标值.变换之后,新的向量维数就变了,一般是降低了,如果我们是以降维为考虑目标.如果把向量进行推广,成为矩阵,那么这个矩阵的每一列都代表一个向量,在具体的研究中,也就是一次采样数据.矩阵有多少列,就代表有多少次采样.在fmri研究中,如果…

【机器学习实战】第13章利用 PCA 来简化数据

第13章利用 PCA 来简化数据降维技术场景我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法

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…