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乱序学机器学习——主成分分析法PCA

文章目录

  • 概览
  • PCA核心思想和原理
  • PCA求解算法
  • PCA算法代码实现
  • 降维任务代码实现
  • PCA在数据降噪中的应用
  • PCA在人脸识别中的应用
  • 主成分分析优缺点和适用条件
    • 优点
    • 缺点
    • 适用条件

概览

乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第1张图片
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PCA核心思想和原理

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PCA求解算法

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特征向量表示分布的方向，特征值表示沿着个方向分布的程度
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假设我们有m条n维的数据
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PCA算法代码实现

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乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第20张图片

降维任务代码实现

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乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第22张图片
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PCA在数据降噪中的应用

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PCA在人脸识别中的应用


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乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第29张图片
乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第30张图片

主成分分析优缺点和适用条件

优点

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缺点

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适用条件

乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第33张图片
乱序学机器学习——主成分分析法PCA_第34张图片
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