主成分分析

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

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

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

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

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris
civilpy·2023-12-23 06:31

深度学习（4）数据预处理-均值减法

1)从主成分分析（PCA）入手解释2)从深度学习反向传播计算入手3、代码1）图像去均值（imagemean）2）像素均值（pixelmean）当样本类别差异较大，减少样本差异，对样本数据进行预处理，这也是提高模型泛华能力的一种
香博士·2023-12-23 03:45

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma
奈何qiao·2023-12-23 01:53

机器学习——主成分分析（PCA）

今天由我来向大家何为PCA算法及如何实现，PCA算法是无监督方法的典型，在此之前我们先来了解有监督学习、无监督学习以及半监督学习的区别。一、有监督学习、无监督学习、半监督学习的区别1.有监督学习监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机
Windsky23·2023-12-22 11:04

机器学习 | PCA 主成分分析 (Principal Ccnt Analysis)

通常用于高维数据降维。擒贼先擒王。我们为什么要进行降维？其实机器学习就是模拟一个人的成长过程，小时候有老师教，监督学习~开始的时候会教你这是什么那是什么，就是分类；当认识的差不多了。就需要自己去想，根据经验判断，就是回归；长大了，老师不见了，就需要自己去想，无监督学习~没有人告诉你是对是错了，只能靠自己的观察，收集信息，分门别类，就是聚类；事情越来越多，就需要断舍离，复杂问题简单化，降维。主——王
西皮呦·2023-12-21 19:01

基于主成分分析和神经网络的人脸识别研究

1引言1.1文献综述近年来，随着人脸识别技术的发展和研究的深入提出了很多成熟的识别算法如基于人工神经网络算法、基于模板匹配的算法、基于隐马尔科夫模型的算法等各种算法都有各自的优缺点。多种算法结合是目前人脸识别领域最受关注的方法，其优势在于综合利用了人脸面部的各种特征信息将各种成熟算法的优势相结合与单一算法相比，大大提高了人脸识别的效率和准确率。1.2研究思路任务一:使用ORL人脸数据集，将数据集切
ZT-Brillly·2023-12-20 04:44

使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子

昨天的推文介绍了使用R语言对比对后的DNA序列做主成分分析的一个简单小例子，推文下有朋友留言问如何对0,1矩阵做主成分分析（PCA）查了一下参考资料找到了一个办法参考资料的链接1、https://cran.r-project.org
小明的数据分析笔记本·2023-12-19 09:00

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云 （42）

MATLAB主成分分析PCA拟合平面点云（42）一、算法介绍二、算法实现一、算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。
点云学徒·2023-12-19 06:02

【机器学习】数据降维

主成分分析(PCA)sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解将数据投影到较低维度空间的线性降维。在应用奇异值分解之前，输入数据居中，但不对每个特征进行缩放。
Bosenya12·2023-12-18 08:46

数字图像处理-二

变换域处理方法一、主成分分析二、最小噪声分离三、缨帽变换线性变换四、傅里叶变换五、小波变换频率域变换六、颜色空间变换难点：各边换算法很抽象，尤其是傅里叶变换和小波变换重点：各变换算法在图像处理中的物理含义及应用主成分变换将一组可能相关的变量变换成一组相关的变换去相关信息压缩至前面的主成分过程
何同尘·2023-12-17 19:36

Python点云处理（十）点云三维直线拟合

目录0简述1RANSAC2Hough变换3PCA主成分分析4结语0简述点云直线拟合是一种在三维点云数据中提取直线特征的算法。
Auto工程师·2023-12-17 16:24

PCL点云处理之主成分分析（PCA）拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）

PCA点云处理之主成分分析拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）一、算法介绍二、算法设计三、算法实现1.代码2.结果3.矩阵分解的特征值和特征向量的说明一、算法介绍这个算法的作用是对给定的点云数据进行圆柱拟合
点云学徒·2023-12-17 10:14

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第10天：风控建模中主成分析是什么？怎么实现？

本文以视频的形式阐述风控建模中主成分分析是什么，怎么实现。并提供风控建模原理和Python实现文章清单。  之前已经阐述了100天精通风控建模(原理+Python实现)——第1天：什么是风控建模？  
阿黎逸阳·2023-12-16 21:48
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