主成分分析法中用特征值可以算出什么

2024-10-30

主成分分析法详解（PCA）

引用:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779 将n维特征映射到k维上,只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,实现对数据特征的降维处理. PCA算法有两种实现方法:基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法.基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法. 针对第一种方案基于特征值分解协方差,步骤为: 1:对原始矩阵X进行去平均值. 2:求原始矩阵的协方差. 3:根据协方差矩阵计算特征值和对

降维之主成分分析法（PCA）

一.主成分分析法的思想我们在研究某些问题时,需要处理带有很多变量的数据,比如研究房价的影响因素,需要考虑的变量有物价水平.土地价格.利率.就业率.城市化率等.变量和数据很多,但是可能存在噪音和冗余,因为这些变量中有些是相关的,那么就可以从相关的变量中选择一个,或者将几个变量综合为一个变量,作为代表.用少数变量来代表所有的变量,用来解释所要研究的问题,就能从化繁为简,抓住关键,这也就是降维的思想. 主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)就是一种运用线性代

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波此文章从我之前的C博客上导入,代码什么的可以参考matlab官方帮助文档现在网上大多是通过PCA对数据进行降维,其实PCA还有一个用处就是可以进行信号滤波.网上对此的介绍比较少,正好最近研究了一下,所以把自己的理解记录下来. 对于PCA原理的介绍网上已经有很多帖子,我比较喜欢的是这个:PCA的数学原理.文章把PCA降维定性和数学理解分析得生动且透彻,这里不再重复. 直接上干货吧,简单一个例子: 给定信号: 其中有用信号为三个频率不同且幅值相位不相同的余弦函

吴恩达机器学习笔记（八） —— 降维与主成分分析法(PCA)

主要内容: 一.降维与PCA 二.PCA算法过程三.PCA之恢复四.如何选取维数K 五.PCA的作用与适用场合一.降维与PCA 1.所谓降维,就是将数据由原来的n个特征(feature)缩减为k个特征(可能从n个中直接选取k个,也能根据这n个重新组合成k个).可起到数据压缩的作用(因而也就存在数据丢失). 2.PCA,即主成分分析法,属于降维的一种方法.其主要思想就是:根据原始的n个特征(也就是n维),重新组合出k个特征,且这k个特征能最大量度地涵盖原始的数据信息(虽然会导致信息丢失).有

机器学习回顾篇（14）：主成分分析法（PCA）

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【机器学习】主成分分析法 PCA （II）

主成分分析法(PAC)的优化——选择主成分的数量根据上一讲,我们知道协方差为① 而训练集的方差为②. 我们希望在方差尽可能小的情况下选择尽可能小的K值. 也就是说我们需要找到k值使得①/②的值尽可能小(≤0.01) 那么我们可以先令K = 1 然后进行主要成分分析,得到U reduce 和 Z 计算其比例是否小鱼0.01,如果不是就令K = 2 再进行计算. 直到找到使得比例满足的k的最小值. 不过,在octave中,我们也利用在调用svd函数时候,得到的 S,U ,V参数进行判断.S是一个n

【转载】主成分分析法（PCA）

https://www.jisilu.cn/question/252942 进行维数约减(Dimensionality Reduction),目前最常用的算法是主成分分析法 (Principal Componet Analysis, PCA). 使用主成分分析法进行数据的降维处理,具体的原理和过程是怎么样的呢? 下面让我一一道来. 1 信息损失最少例如这样一些二维数据: 我们想要将数据降到一维,到底是图中的红线好呢还是绿线好呢? 降维就意味着信息的丢失,我们需要做的,就是尽可能将这样的信息损失

一次 Oracle 算出运算溢出问题排查解决 (并非除数为零!)

前段时间出现过这个问题,: 表中有一列为number类型 rec_recordlength (两个时间的间隔长度/秒) 部分数据统计这个字段就会出现 "算出运算溢出" 错误,很是头疼,找不出原因然后今天又出现了, 然后不断排查,排查,发现是有一条数据导致的, 后来这条数据删除重新插入就好了, 然后想到唯一动过这条数据的,是执行了rec_recordlength的更新,动作如下: *(rec_endtime-rec_starttime) where rec_c_id='1785

javascript基础程序（算出一个数的平方值、算出一个数的阶乘、输出!- !- !- !- !- -! -! -! -! -! 、函数三个数中的最大数）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func

关于一道面试题【字符串 '1 + (5 - 2) * 3'，怎么算出结果为10，'eval'除外】

最近徘徊在找工作和继续留任的纠结之中,在朋友的怂恿下去参加了一次面试,最后一道题目是: 写一个函数,输入一个字符串的运算式,返回计算之后的结果.例如这样的: '1 + (5 - 2) * 3',计算出结果为10 最开始看到这个题目的时候,我脑中的第一反应就是eval,真的太直接了.但是我就不明白为什么这竟然是最后一道题目,我也不知道为什么还会考eval的运用,因此当时也很犹豫要不要用eval.因为eval有一系列的问题: eval会改变当前的作用域,除非函数直接调用,并且是eval本身执行 ev

[转]JAVA 根据经纬度算出附近的正方形的四个角的经纬度

csv文件转化为geojson文件中,涉及到路测图的打点生成,打点是由一个个正方形组成,而正方形是由四个点组成的,这四个点根据经纬度和范围生成,具体的实现代码是从网上找来的: /** * * @param longitude 经度 * @param latitude 纬度 * @param distance 范围(米) * @return */ public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude, d

JavaScript如何根据当天算出前三天和后三天

经杨秀徐批准中央军委颁发意见建设新型司令机关news 杨秀徐会见到北京述职的香港特首梁振英news 海军372潜艇官兵先进事迹报告会举行杨秀徐作指示news 中央农村工作会议在京召开李克强作重要讲话张高丽出席news 全国政协副主席令计划涉嫌严重违纪接受组织调查澳门回归15周年:杨秀徐视察驻澳门部队 <!DOCTYPE html> <head> <title>JavaScript如何根据当天算出前三天和后三天</title> <script

【BioCode】删除未算出PSSM与SS的蛋白质序列

代码说明: 由于一些原因(氨基酸序列过长),没有算出PSSM与SS,按照整理出来的未算出特征的文件,删除原来的蛋白质序列: 需删除的氨基酸文件732.txt(共732条氨基酸): 删除前氨基酸共25103*2=50206列删除后氨基酸共50206-732*2=48742列代码如下: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #include<string.h> #include&l

如何高效的算出2x8的值

原文出自:https://blog.csdn.net/seesun2012 位移算法,如何高效的算出2*8的值,为什么8<<1,4<<2,2<<3,1<<4的结果为16,位移算法原理解释: 一个很重要的原因埋在前头:当初笔者刚出来面试遇到这道题也曾是一脸懵逼,后来查了很多相关资料也都不全面,大多数是给答案不给解释.笔者结合了工作中的经验作出了如下解释及思路: 结果: 8<<1(8转二进制向左移动一位) 思路: 1.最终要得出结果2*8=16 2.

（数据科学学习手札22）主成分分析法在Python与R中的基本功能实现

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

CardUtil算出当前身份证持有者的性别和年龄

import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class CardUtil { /** * 根据身份证的号码算出当前身份证持有者的性别和年龄 18位身份证 * * @return * @throws Exception */ public static Map<String, Object> getCarInfo(S

JS根据一个经纬度及距离角度，算出另外一个经纬度

var mapNumberUtil = {}; /** * 根据一个经纬度及距离角度,算出另外一个经纬度 * @param {*} lng 经度 113.3960698 * @param {*} lat 纬度 22.941386 * @param {*} brng 方位角 45 ---- 正北方:000°或360° 正东方:090° 正南方:180° 正西方:270° * @param {*} dist 90000距离(米) * */mapNumberUtil.getLonAndLat = fu

一个js函数算出任意位数的水仙花数

一个算出任意位数的水仙花数的函数如下: var arr =[]; /*更改num确定取值范围*/ for(var num = 100; num <= 9999;num++){ /*多位数版本*/ var i = 0; /*设置一个数用来存储变量num*/ var suan = num; do{ /*取出个位*/ arr[i] = suan%10; /*去掉“个位”*/ suan = Math.floor(suan/ 10) ; i++; }while(suan >= 1 ) var

Day_10【常用API】扩展案例1_利用人出生日期到当前日期所经过的毫秒值计算出这个人活了多少天

分析以下需求,并用代码实现: 1.从键盘录入一个日期字符串,格式为 xxxx-xx-xx,代表该人的出生日期 2.利用人出生日期到当前日期所经过的毫秒值计算出这个人活了多少天 package com.itheima; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Scanner; public class Test1 { pub

主成分分析法（PCA）原理和步骤

主成分分析法(PCA)原理和步骤主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种多变量统计方法,它是最常用的降维方法之一,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据,转换为一组线性不相关的变量,转换后的变量被称为主成分. 可以使用两种方法进行 PCA,分别是特征分解或奇异值分解(SVD). 准备工作 PCA 将 n 维输入数据缩减为 r 维,其中 r<n.简单地说,PCA 实质上是一个基变换,使得变换后的数据有最大的方差,也就是通过对坐标轴的旋转和坐标原点的

【笔记】主成分分析法PCA的原理及计算

主成分分析法PCA的原理及计算主成分分析法主成分分析法(Principal Component Analysis),简称PCA,其是一种统计方法,是数据降维,简化数据集的一种常用的方法它本身是一个非监督学习的算法,作用主要是用于数据的降维,降维的意义是挺重要的,除了显而易见的通过降维,可以提高算法的效率之外,通过降维我们还可以更加方便的进行可视化,以便于我们去更好的理解数据,可以发现更便于人类理解,主成分分析其一个很重要的作用就是去噪,有的时候,经过去噪以后再进行机器学习,效果会更好我们

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