主成分分析

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析

方世恩·2024-09-12 11:05

r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2

2)PCA的作图PCA主成分分析，可以将高维数据进行降维处理。

weixin_39560002·2024-09-10 06:59

Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE

在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术，特别是主成分分析（PCA）和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要，它们帮助我们将高维数据转换为低维数据，保留数据的主要特征。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

【机器学习】初学者经典案例（随记）

无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。强化学习：通过与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励（如AlphaGo）。

听忆.·2024-08-28 11:09

主成分分析（PCA）附Python实现

主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。

不染53·2024-08-27 00:30

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

在主成分分析中，主成分的选择通常是按照（）的大小排序来进行的。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析

Lossya·2024-08-25 15:48

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

在主成分分析中，主成分的个数通常是由（）来确定的。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

因子载荷矩阵是主成分载荷矩阵（）的结果A.最小方差斜交旋转B.最大方差斜交旋转C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

每天一个数据分析题（一百五十九）

主成分分析（PCA）不适宜单独用于哪种情况？

紫色沙·2024-02-20 13:16

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录

talle2021·2024-02-19 11:45

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法

Francek Chen·2024-02-14 14:48

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么

单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

R数据分析：主成分分析及可视化

isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维

Codewar·2024-02-13 13:56

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源；OpenAI成立儿童安全团队，防AI误用

SliceGPT利用主成分分析和正交矩阵变换实现了计算不变性，通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右，同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、

go2coding·2024-02-12 06:43

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

数据处理方法—— 7 种数据降维操作！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。

林浩杨·2024-02-09 00:01

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

每天一个数据分析题（一百五十七）

当对多个连续型变量进行主成分分析（PCA）以降维并且简化数据时，以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分？A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。

紫色沙·2024-02-08 09:53

每天一个数据分析题（一百五十六）

A.主成分分析适用于可解释性较强的预测模型，因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。

紫色沙·2024-02-08 09:51

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文提出一种经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）

程序猿鑫·2024-02-07 18:28

scanpy 教程 1：预处理和聚类 3k PBMCs

Tiger Z·2024-02-07 03:02

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。

Nie同学·2024-02-04 01:09

机器学习_无监督学习之降维

PCA算法最常见的降维算法是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)，它是通过正交变换将可

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

统计学|Python|主成分分析主成分得分系数计算

前言：因为spss不能直接得到主成分得分系数，参考csdn上其他博主写的文章，整理了一下用于计算主成分得分系数的代码主成分分析原理先略，后面再补主成分分析代码需要用到的库及文件读取，以下以读取csv文件为例

lightteng·2024-02-03 10:57

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

主成分分析（PrincipalCo

预测及优化·2024-02-03 09:42

2024美赛A题完整思路代码分析：建立竞争机理方程+遗传算法优化

（不限制专业）B题属于较为经典的物理建模（对海洋专业的学生具有优势）C题今年非常难，不同往年的数据分析，不过核心还是特征提取和主成分分析(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量)，并且需要在其他数据上证明推广

Kerry_6·2024-02-03 05:08

【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）

前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包factoextra☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况，便于查看样本分群的结果

生信交流平台·2024-01-30 15:01

5、主成分分析（Principal Component Analysis）

文章目录1、简介2、主成分分析3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中，我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法：聚类。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:15

模式识别与机器学习—PCA分析

主成分分析将高维空间线性投影到一个低维空间，希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息，即信息损失最小。

在下雨599·2024-01-29 22:45

principal components analysis（PCA)

PCA，即主成分分析，是一个很常见的降维方法（属于无监督学习），过去看到它总是对它避而远之，今天下定决心把它搞懂。

28fd90f2ac9b·2024-01-29 21:20

数据降维方法介绍（九）

第五种方法：核主成分分析（KPCA）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：KPCA实现【嵌牛导读】核主成分分析算法介绍（KPCA）【嵌牛鼻子】KPCA【嵌牛提问】核算法是什么？

科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

多元统计分析 Python 主成分分析 PCA

图像分类二值图像(黑白图像)：图像像素只有两种元素（黑色、白色），0表示黑色、1表示白色，没有过度灰度图像：图像像素由量化的灰度级来描述图像，没有彩色信息，灰度级分256等，0表示黑色，255表示白色彩色图像（RGB图像）：RGB表示红色、绿色和蓝色三色通道，计算机里所有颜色都是按不同比例组成，RGB是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间的光混合体系降维思想在实际问题中，变量之间可能存在一

Cistanche Herba·2024-01-28 07:05

【深度学习：t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入

主成分分析（PCA）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）在MNIST数据集上实现PCA和t-SNE结论了解t-SNE的基本原理、与PCA的区别以及如何在MNIST数据集上应用t-SNE在本文中，您将了解到

jcfszxc·2024-01-28 07:03

主成分分析（PCA）Python

实际问题研究中，常常遇到多变量问题，变量越多，问题往往越复杂，且各个变量之间往往有联系。于是，我们想到能不能用较少的新变量代替原本较多的旧变量，且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息。比如说一件上衣，有身长、袖长、胸围、腰围等等十多个指标，将型号分这么多很麻烦，因此，厂家将十多项指标综合成3项指标，分别反映长度、胖瘦、特殊体型。变量具有相关性，同时就意味着反映的信息有重叠性，主成分

Sanchez·J·2024-01-28 07:58

数据特征工程 | 主成分分析原理及python代码实现

主成分分析（PCA）是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些变量称为主成分。PCA广泛应用于数据降维、特征抽取、数据压缩等领域。

算法如诗·2024-01-28 05:02

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理

数据集成：把不同类型的数据转换成统一的类型；，即格式的统一化；2.数据规约：包括数据降维，降数据，数据压缩当不同数据相关性很大时，我们采用降维的方法；当数据的相关性很小时，我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即

阑梦清川·2024-01-27 19:03

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