主成分分析逆变换

主成分有什么用？如何进行呢？

一、研究背景主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。
spssau·2024-01-10 19:23

代数几何（一）

不久数学家就从线性变换转到高次变换，称之为双有理变换：因为这些变换的代数表达式是坐标的有理函数，其逆变换也是坐标
现在开始发呆·2024-01-10 17:37

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记 - Ch02动态系统建模与分析

Ch02动态系统建模与分析1.课程介绍2.电路系统建模、基尔霍夫定律3.流体系统建模4.拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程4.1LaplaceTransform拉式变换4.2收敛域（ROC）与逆变换
LiongLoure·2024-01-10 07:26

PCA和NMF

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

葡萄酒的评价matlab代码,MATLAB·设计论文葡萄酒质量评价的数学建模

基于相关数据，利用配对的t(α=0.05)检验、克隆巴赫系数信度分析、主成分分析、模糊C均值聚类、多元回归等方法，对酿酒葡萄质量评级模型，酿酒葡萄与葡萄酒之间的典型性相关分析关系模型等，并通过图像与
应轶群·2024-01-08 21:22

python pca/svd原理及应用

PCA的定义主成分分析，即PrincipalComponentAnalysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。
资料加载中·2024-01-08 20:43

主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。
小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

主成分分析（PCA）数学向详解

PCA的核心目标：压缩数据,但要使压缩后的数据损失尽可能小。为了讨论这一问题，我们假设我们的数据集有m个样本，具有l个维度的参数。记：（1）为了对X进行编码和解码，我们设f为编码器，g为解码器，C为X编码后的数据，具体来说：（2）其中X'为解码后的具有一定损失的数据。同时为了清晰的描述这个过程，用矩阵D来表示这一解码过程，具体来说：（3）为了衡量数据压缩后损失的数据有多少，可以用原始数据与编码后再
foddcusL·2024-01-06 19:53

李宏毅机器学习-PCA

视频链接：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语用最直观的方式告诉你：什么是主成分分析PCA【中字】主成分分析法（PCA）|分步步骤解析看完你就懂了！
Zhuanshan_·2024-01-06 09:43

主成分分析

实验目的继续学习无监督学习中的降维算法，最经典的降维算法为主成分分析实验原理PCA的几何解释平移（去中心化）、旋转坐标轴，找到主成分pc1和pc2。
ykzcs2000·2024-01-06 06:02

微生物多样研究—β多样性分析概述

通过多变量统计学方法主成分分析(PCA，PrincipalComponentAnalysis)，主坐标分析(PCoA，P
JarySun·2024-01-06 00:14

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-4 拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-动态系统建模与分析Ch02-4拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程1.LaplaceTransform拉式变换2.收敛域（ROC）与逆变换
LiongLoure·2024-01-05 16:11

清风数学建模代码笔记2（更新课_1

1.excel制图2.因子分析类似于主成分分析也用作降维，但其容易解释，较之主成分分析使用更为广泛。
笑一个吧U·2024-01-05 02:42

三、数学建模之灰色关联分析【清风数学建模个人笔记】

目录灰色关联分析概述应用一：进行系统分析什么是系统分析步骤代码应用二用于综合评价步骤：灰色关联分析概述当样本个数n较大时使用标准化回归；当样本个数n较少时，才使用灰色关联分析系统分析的方法：回归分析、方差分析、主成分分析等灰色关联分析对样本量的多少和样本有误规律都同样适用
小赵要考研究生·2024-01-05 02:11

数学建模 -- 灰色关联分析

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风主要用于系统分析和综合评价非主流主成分分析不可以综合评价是用来降维的案例一：进行系统分析第一步：画统计图并且分析第二步：确定分析数列第三步
yb0os5·2024-01-05 02:40

【数学建模】主成因分析

目录一、问题的提出二、降维的作用五、PCA的计算步骤六、例题1讲解七、例题2的讲解八、Matlab代码九、主成分分析的滥用：主成分得分十、主成分回归本讲将介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis
要如我愿·2024-01-05 02:40

清风数学建模笔记-主成分分析

内容：主成分分析介绍：主成分分析是一种降维算法，它通过旋转和变换将多个指标转化为少数几个主成分，这些主成分是原变量的线性组合，且互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。
别被算法PUA·2024-01-05 02:10

降维算法的简单介绍

降维算法降维算法：通过减少数据的维度，如主成分分析和t-分布邻域嵌入等。降维通俗的讲，是通过减少数据的维度来处理高维数据的过程。降维算法有助于消除数据中的冗余信息，减少噪声，并提高计算效率。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 23:49

数模学习day06-主成分分析

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息
WenJGo·2024-01-04 16:31

清风数学建模笔记-因子分析

内容：因子分析概念：通过分析研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，由于归结出的因子个数少于原始变量的个数，但是又包含原始变量的信息，所以这一过程也称之为降维，与主成分分析相比更容易得到解释
别被算法PUA·2024-01-04 14:53

IMU用于无人机故障诊断

与依赖额外传感器和RPM测量的传统故障诊断方法不同，所研究的方法利用IMU信号（加速度计和陀螺仪）的主成分分析（PCA）来解释故障数据。这种方法擅长处理嘈杂的数据，无需额外的传感器，因而无需支付
惯师科技·2024-01-04 10:47

基于 EigenFaces 的人脸检测

EigenFaces概述EigenFaces人脸检测是一种从主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中导出的人脸识别和描述技术。
会的东西有点杂·2024-01-03 18:13

How to understand Data Mining

HowtounderstandDataMining什么是数据挖掘为何使用数据挖掘数据挖掘有哪些类型流程挖掘文本挖掘预测挖掘数据挖掘如何运作业务了解数据了解数据准备数据筛选数据变量转换缺失值处理坏数据处理数据标准化主成分分析属性选择数据规约数据建模评估模型部署模型数据挖掘的方法有哪些异常检测
qwfys200·2024-01-03 08:13

机器学习——主成分分析（PCA）

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于降维和数据可视化。主要目标是将高维数据转换成低维空间，同时尽可能保留原始数据的信息。
m0_黎明·2024-01-03 01:05

主成分分析（PCA）：探索数据的核心

文章目录前言1.什么是PCA？2.PCA的原理2.1协方差和方差2.2核心思想2.3步骤3.PCA的应用场景4.PCA的优缺点5.示例：人脸识别5.1完整代码5.2运行结果结语前言当今社会，数据无处不在。从社交媒体到金融交易，从医疗诊断到市场分析，数据的规模不断增长，这些数据往往具有高维度和复杂性，使得我们难以直观地理解其内在结构。而如何从海量的数据中提取出有用的信息和模式成为了一个巨大的挑战。这
_用户昵称_·2024-01-02 20:04

机器学习——主成分分析（PCA）

维度约减的应用常规维度约减方法主成分分析主成分分析(PCA)基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD
TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

机器学习--主成分分析 PCA

特征维度约减特征约减的目的是将高维特征向量映射到低维子空间中。比如：给定n个样本（每个样本维度为p维）{x1,....xn}通过特征变换/投影矩阵实现特征空间的压缩:高维数据为何要维度约减?数据压缩和存储：高维数据通常需要占用更大的存储空间。通过维度约减，可以将数据压缩为较低维度的表示形式，减少存储需求。降低计算复杂度：在高维空间中进行计算通常更加复杂和耗时。通过维度约减，可以将计算转移到低维空间
kk要读书·2024-01-01 08:18

线性投影（linear projection）

以下是线性投影的一些关键作用1.1维度降低（DimensionalityReduction）：在数据分析和机器学习中，线性投影用于PCA（主成分分析）等技术来降低数据的维度，从而简化模型、减少计算复杂度
科学禅道·2024-01-01 06:33

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二
今日说"法"·2024-01-01 02:31

维度爆炸？Python实现数据压缩竟如此简单！

前言在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。
小詹学 Python·2023-12-31 02:19

机器学习——主成分分析（PCA）

目录一、特征维度约减1.为何要维度约减2.特征维度约减的概念二、主成分分析1.主成分2.主成分的代数定义3.主成分的代数推导3.1.第一主成分3.2.第二主成分4.主成分分析算法流程三、主成分分析算法实现四
林梓烯·2023-12-31 01:19

3D 主成分分析教程(PCA) | 图形绘制

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA)，一种线性降维的方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大
小杜的生信筆記·2023-12-30 22:14

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

选自《战略性新兴产业集群梯度差异与协同发展——基于江苏的数据分析》采用主成分分析法对江苏省战略新兴产业集群发展竞争力进行综合评价。
Joy19·2023-12-30 17:24

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

概念主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于减少数据集维度并保留数据集中的主要特征。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

拉普拉斯逆变换

文章目录【1.查表法】【2.部分分式展开法】1.F(s)有单极点（特征根为单根）2.F(s)有共轭单极点（特征根为共轭单根）我们根据拉普拉斯逆变换的定义式去解太麻烦了，一般我们用部分分式展开法、查表法求拉普拉斯逆变换
MR_Promethus·2023-12-29 20:44

2020.9.17丨Chip-seq结果可视化之peak检测（下）

这一部分是使用deeptools对样品进行相关性分析以及主成分分析，同时从peak中去挖掘motif。
穆易青·2023-12-29 19:43

多元统计回归(6):因子分析

6.1因子分析的基本理论因子分析（factoranalysis）模型是主成分分析的推广。
Oasis of the World·2023-12-29 08:17

数字图像处理关于傅立叶变换的小记

数字图像处理关于傅里叶变换的小记文章目录数字图像处理关于傅里叶变换的小记背景复数傅里叶级数频域与时域复数形式的傅里叶级数的证明傅立叶变换与傅立叶逆变换一维离散傅立叶变换二维离散傅立叶变换时间消耗冲激卷积卷积的求法
Gowi_fly·2023-12-28 11:21

交换矩阵的选择：图像处理与通信传输的关键技术

交换矩阵具有对称性、易于逆变换、保持矩阵间距离不变等特性。常
人工智能卡贝·2023-12-28 11:48

机器学习之特征工程-降维

常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的
城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

CGAL的主成分分析

它提供了所有有界对象的轴对齐边界框、质心和主成分分析的计算，以及加权点集的重心。
网卡了·2023-12-28 01:55

数据降维方法介绍（五）

第二种方法：主成分分析法（二）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院【嵌牛导读】主成分分析法原理【嵌牛鼻子】主成分分析法【嵌牛提问】主成分分析法的数学原理是什么？
科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

不同领域环境中的“组分分析”

**主成分分析（PCA）**：在统计学和机器学习领域，主成分分析是一种
LRJ-jonas·2023-12-26 12:46

什么是pca降维

当执行主成分分析（PCA）降维时，具体的步骤如下：1.数据准备：2.数据集：有一个包含多个样本和特征的数据集。每个样本都是一个向量，每个特征都是向量的一个维度。
不做梵高417·2023-12-26 06:36

PCA（主成分分析）

importnumpyasnpimportpandasaspd#读取数据集df=pd.read_csv('iris.data')#原始数据没有给定别名，自己加上df.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']print(df.head())#把数据分成特征和标签X=df.iloc[:,0:4].valuesy=
不做梵高417·2023-12-26 06:36

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。
小趴菜日记·2023-12-24 16:56

主成分分析Python代码

对于主成分分析详细的介绍：主成分分析（PCA）原理详解https://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401importnumpyasnpimportpandasaspd
天下弈星~·2023-12-24 07:33

评价模型（二）主成分分析、因子分析、二者对比及其对应 PYTHON 实现代码和例题解释

数学建模系列文章：以下是个人在准备数模国赛时候的一些模型算法和代码整理，有空会不断更新内容：评价模型（一）层次分析法（AHP）,熵权法，TOPSIS分析及其对应PYTHON实现代码和例题解释评价模型（二）主成分分析
herry_drj·2023-12-24 07:28

点云粗配准：主成分分析法PCA（matlab）

functionplot_3d(data_source,color)x1=data_source(:,1);y1=data_source(:,2);z1=data_source(:,3);scatter3(x1,y1,z1,color);xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');end%%对关键点进行粗配准fprintf('\n粗配准--------------
朽木白露·2023-12-23 20:44

Matlab基于主成分分析(PCA)的平面拟合—点云处理及可视化第2期

1概述利用主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)方法，可计算待拟合点的法向量，进而得到平面参
阿昆的科研日常·2023-12-23 20:13
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