题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍: 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv,将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类.(注:其中的driv

PCA降维技术 PCA 降维 Fly Time: 2017-2-28 主成分分析(PCA) PCA Algorithm 实例 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysi)是一种掌握可以提取主要特征对的方法,它可以从多元失误中解析出主要影响因素.计算朱成福的目的是将高维数据投影到低维空间.主要是用于降维,提取数据的主要特征分量. 降维,当然以为着信息的丢失,但是鉴于数据本身常常存在相关性,我们可以想办法在降维的同时将信息的随时尽量降低. PCA Alg

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^

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

降维是机器学习中很重要的一种思想.在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集,而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏,距离计算等困难,这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题,称之为“ 维度灾难 ”.另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关,这也就意味着有的特征是冗余存在的.基于这些问题,降维思想就出现了. 降维方法有很多,而且分为线性降维和非线性降维,本篇文章主要讲解线性降维. 1.奇异值分解(SVD) 为什么先介绍SVD算法,因为在后面的PCA算法的实现用到了SVD算法.SVD算法不光可以用

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

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

pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候, 都是找协方差最大的. 将XX中的数据进行零均值化,即每一列都减去其均值. 计算协方差矩阵C=1mXTXC=1mXTX 求出CC的特征值和特征向量 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P Y=XPY=XP就是降维到k维后的数据. 代码: # coding=utf- import matplotlib.p

转载地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA : principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助. 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好

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

转自:https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html 题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍

一.LDA算法 基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术. 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大. 浅显来讲,LDA方法的考虑是,对于一个多类别的分类问题,想要把它们映射到一个低维空间,如一维空间从而达到降维的目的,我们希望映射之后的数据间,两个类别之间“离得越远”,且类别内的数据点之间“离得越近”,这样

PCA(principle component analysis)主成分分析 理论依据 最大方差理论 最小平方误差理论 一.最大方差理论(白面机器学习) 对一个矩阵进行降维,我们希望降维之后的每一维数据能够有大的方差. 为什么呢? 因为每一维的方差越大,说明数据之间区分度高,想象一个极端的情况,降维之后的数据集所有维度 都是一样的值,方差为0,那么数据就没什么意义了,因为退化成了一条数据. 二维图生动形象 推导过程    对于n个样本,m维特征 (v1, v2, v3 ... vn), vi是m

在遇到维度灾难的时候,作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析). 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍,两者之间也有着某种千丝万缕的联系.本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系,以及两者适用的场景和得到的效果. 一.SVD 1.1 特征值分解 在说奇异值分解之前,先说说特征值分解,特征值分解 \(A = PDP^{-1}\) ,只对A为正交矩阵来说,且得到的D是对角的.由于特征值分解和奇异值分解的本质都是矩阵分解,其本身

一.K-means聚类中心初始化问题. 1)随机初始化各个簇类的中心,进行迭代,直到收敛,并计算代价函数J. 如果k=2~10,可以进行上述步骤100次,并分别计算代价函数J,选取J值最小的一种聚类情况,能够得到一个相对不错的局部最优解.(因为k值较小情况下,不同的随机中心,聚类结果不同) 2)如果k值很大,则多次随机意义不大,随机一次进行聚类即可. 二.如何选择聚类数目K? 肘部法则是一个方法,但效果一般不明显.通常来讲,并没有太绝对的方法,主要靠人工选择,以及人为的洞察力. 三.利用k-me

 LDA算法的主要优点有: 在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识. LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PCA之类的算法较优. LDA算法的主要缺点有: LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题. LDA降维最多降到类别数k-1的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA.当然目前有一些LDA的进化版算法可以绕过这个问题. LDA在样本分类信息依赖方差而不是均值的时候,降维效果不好. LDA可能过度拟合数据

PCA降维笔记 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维, 可以发现更便 于人类理解的特征 其他应用:可视化:去噪 PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法. PCA通过线性变换,将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 降维思路 原数据: 二维数据据降维到一维数: 这是去掉特征1和特征2降维后的样子,从图中我们可以感觉到,右边这个比左边这个好一些,因为他们分散的间距比较大,可区

PCA降维的数学原理 PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

PCA降维识别手写数字 关注公众号"轻松学编程"了解更多. PCA 用于数据降维,减少运算时间,避免过拟合. PCA(n_components=150,whiten=True) n_components参数设置需要保留特征的数量,如果是小数,则表示保留特征的比例; 设为大于零的整数,会自动的选取n个主成分- whiten: 默认为False,若为True表示做白化处理,白化处理主要是为了使处理后的数据方差都一致 PCA降维识别手写数字 导包 import numpy as np imp