主成分分析第5页

数据降维(Data Dimensionality Reduction)

数据降维DataDimensionalityReduction概念基本思想分类基本原理主成分分析（PCA降维）principalcomponentanalysis概念原理概念数据降维是在某些特定条件下，

M冰·2023-11-11 02:39

卷王必看。非肿瘤+WGCNA+单细胞，快来抄作业

结果解读：食道癌中差异表达基因（DEGs）的鉴定和功能注释作者进行了整体分析，并绘制了箱线图、数据密度图和主成分分析（PCA）图（图1

生信风暴·2023-11-10 19:47

数据可视化PCA与t-SNE

PCA（主成分分析）和t-SNE（t分布随机近邻嵌入）都是降维技术，可以用于数据的可视化和特征提取。

shadowismine·2023-11-10 16:38

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与kmeans、主成分分析

louwill12·2023-11-10 15:12

中药材鉴别-方法：聚类；PCA 主成分分析；线性判别式分析；判别式检验

基于线性判别式的中药材鉴别问题的数学模型摘要本文旨在讨论如何利用中药材的光谱特征鉴别药材的种类及产地，主要运用系统聚类，PCA主成分分析，线性判别，判别式运用等方法，使用了MATLAB，Excel,SPSS

西皮树下·2023-11-09 21:59

【毕业论文】基于MATLAB的人脸识别算法的研究

目录目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1人脸识别算法研究背景41.2相关技术综述5第二章人脸检测算法62.1Haar特征和级联分类器62.2基于深度学习的人脸检测算法8第三章人脸特征提取算法93.1主成分分析法

wusp1994·2023-11-09 18:44

【机器学习4】降维

常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影等。1PCA最大方差角度理解PCA无监督学习算法。

猫头不能躺·2023-11-08 20:53

霍特林分布matlab,【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用...

原标题：【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用编辑部我们会再接再厉1PAC核心思想PCA算法也叫主成分分析(principalcomponentsanalysis)，用来减少数据集的维数

weixin_39638801·2023-11-07 06:28

python数据分析与基础实战_《python数据分析与挖掘实战》基础概念

数据预处理: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、数据规约等。预测建模：参数设置、交叉验证、模型训练、模型验证、模型预测常用的数据挖掘建模工具

weixin_39800387·2023-11-07 05:10

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

跟着Science学作图：R语言ggplot2散点/连线/95%置信椭圆展示主成分分析结果

论文https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0989image.png最近朋友圈好多人都在转这个论文，我也找来看了看，论文研究的内容看的还是一知半解。论文用到的数据代码都是公开的，我们可以学习一下其中的代码代码链接https://github.com/James-S-Santangelo/glue_pc今天的图文重复论文中的Figure2aim

小明的数据分析笔记本·2023-11-05 18:29

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

非约束排序3 主成分分析（PCA）-基于Hellinger转化的数据以及其他内容

第五章非约束排序3主成分分析（PCA）-基于Hellinger转化的数据以及其他内容由于前几天电脑被我捣鼓坏了，今天才修好，所以这几天就没有更新，加油。

fafu生信小蘑菇·2023-11-02 01:57

EOF经验正交分解（PCA）

经验正交分解（PCA）1.PCA与EOF的区别和联系经验正交函数分析方法(empiricalorthogonalfunction，缩写EOF)也称特征向量分析(eigenvectoranalysis)，或者主成分分析

月月与·2023-10-31 19:47

数据融合的方法及典型应用

一、数据融合的方法数据融合的基本方法包括神经网络、支持向量机、主成分分析、小波变换等。下面将简要介绍其中的两种方法。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能够模拟人类的联想、学习和

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:48

数据预处理之数据规约

目录一、前言二、PCA的主要参数：三、数据归约任务1四、数据规约任务2一、前言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。

那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系，主要包括主成分分析(PrincipalComponentA

weixin_39989980·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

算法如诗·2023-10-29 14:41

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

2023大湾区杯粤港澳金融数学建模竞赛思路+模型+代码

目录一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.大湾区杯常用算法之主成分分析法(PCA)三.MATLAB代码四.国赛建模思路获取见此一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.大湾区杯常用算法之主成分分析法

C灿灿数模·2023-10-29 03:22

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

目前常用的降维技术有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等，可以帮助我们减少计算的复杂性，提高模型的性能和效率。

深度之眼·2023-10-29 01:02

数据特征工程 | 主成分分析（Python）

主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA）是一种的无监督线性变换技术，主要用于特征抽取和降维。假设原始

算法如诗·2023-10-28 23:42

马尔科夫链、PCV及贝叶斯动图详解

马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。

缓下脚步·2023-10-27 12:56

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning

yzy_1117·2023-10-26 10:09

【机器学习】sklearn特征值选取与处理

.调用数据集与数据集的划分2.字典特征选取3.英文文本特征值选取4.中文特征值选取5.中文分词文本特征抽取6.TfidfVectorizer特征抽取7.归一化处理8.标准化处理9.过滤低方差特征10.主成分分析

乒铃乓啷的菠萝吹雪·2023-10-26 10:55

KL变换（PCA主成分分析）

K-L变换在机器学习学习中若存在维度过高的向量，则不利于分析向量的样本的方差与均值原理分析K-L变换的本质是寻找一个算子UUU，通过Y=UXY=UXY=UX，其中YYY为XXX降维后的结果。存在一个样本集X={x1,x2,x3,…,xn}X=\{x_1,x_2,x_3,\dots,x_n\}X={x1,x2,x3,…,xn}，其中xix_ixi为nnn维向量，为了使{X}\{X\}{X}降低维度设

Gowi_fly·2023-10-26 07:50

如何利用因子分析考核员工绩效？

但大量的数据就容易产生重复的信息，为了减少研究的复杂程度，这时候就可以用到主成分分析或因子分析。

spssau·2023-10-26 04:06

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

2010-2021年北大中国商业银行数字化转型指数数据（第三期）

业务数字化、管理数字化、数字化总指数3、来源：北大数字金融研究中心4、数据说明：北大银行数字化转型指数从战略、业务、管理三个维度的数字化程度来构建商业银行的数字化转型程度，以2010年测度为基准，采用主成分分析法确定权重并逐级加权形成

m0_71334485·2023-10-24 21:55

主题：使用Python实现主成分分析（PCA）

主题：使用Python实现主成分分析（PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取主要特征。

代码指四方·2023-10-24 18:51

主成分分析(PCA)及python原理实现

PCA定义：该定义来自于秒懂百科：PCA（principalcomponentsanalysis）即主成分分析技术，又称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

Jan Ford·2023-10-24 18:50

R语言结题实验报告：近年来我国城区用地变化的影响因素和驱动机制的研究

数据采集与预处理2.1、数据采集与校正2.2、数据异常值检验与处理2.2.1缺失值检测与处理2.2.2离群点检测与处理3、相关性分析与相关性检验3.1、相关性分析3.2、相关性检验4、拟合回归方程4.1、使用主成分分析拟合一元线性回归方程

笼中小夜莺·2023-10-24 16:40

机器学习第九课_主成分分析

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）。

素心似锦·2023-10-24 11:17

机器学习(3)--特征工程之数据降维

三、降维这里的维度指降低特征的数量【这里的降维不是指数组的维度】方式：1.特征选择2.主成分分析3.神经网络【之后补充，它也有降维的作用】1.特征选择特征选择原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声

Ona_Soton·2023-10-24 01:09

数据集-特征降维

靓仔写sql·2023-10-24 01:08

自动驾驶（十一）---------泰勒展开式、雅克比矩阵、主成分分析

1.泰勒展开式你可能会奇怪，讲自动驾驶怎么说起了数学，泰勒公式是我很喜欢的一个公式，自动驾驶中很多地方用到的是数学，只有把这些都弄明白，才能更好的理解自动驾驶，这也是我的探究过程。泰勒公式一句话描述：就是用多项式函数去逼近光滑函数。泰勒公式表达形式：简单的方式来理解泰勒公式：1.给定一个f(x)，都可以唯一确定一个导函数f'(x)，导函数给出了原函数的变化情况。如：f(x)=x^3,导函数为f’(

一实相印·2023-10-23 19:52

R语言：主成分分析PCA

文章目录主成分分析处理步骤数据集code主成分分析主成分分析（或称主分量分析，principalcomponentanalysis）由皮尔逊（Pearson,1901）首先引入，后来被霍特林（Hotelling

Cachel wood·2023-10-22 08:06

R语言：因子分析 factor analysis

文章目录因子分析数据集处理步骤主成分法做因子分析最大似然法做因子分析因子分析因子分析的用途与主成分分析类似，它也是一种降维方法。

Cachel wood·2023-10-22 08:03

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究是一种利用PCA降维技术和BP神经网络模型进行回归预测的方法。

长安程序猿·2023-10-22 07:23

机器学习

应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

基于主成分分析(PCA)的分类数据降维可视化，matlab代码，数据特征降维。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%参数设置Tag=1;%数据集中是否包含标签M=size(res,1);%样本数目%%划分特征与标签if(Tag==1)P_train=res(:,1:end-1)';%输入特征T_train=res(:,end);%

机器学习-深度学习·2023-10-21 16:42

主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D/3D散点图）

导读主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。

walnutoil·2023-10-21 09:11

协方差矩阵在深度神经网络怎么使用

常用的降维技术包括主成分分析(PCA)，其中协方差矩阵的特征向量对应于主成分，可以用于将数据投影到更低维度的空间中。2.数据预处理：协方差矩阵可以用于数据预处理，以提供有关输入数据

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 02:24

【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】

文章目录特征重要性概要为什么特征重要性分析很重要特征重要性分析方法内置特征重要性(coef_或feature_importances_)Leave-one-out相关性分析递归特征消除RecursiveFeatureEliminationXGBoost特性重要性主成分分析

落叶霜霜·2023-10-20 05:08

机器学习-计算数据之间的距离

数据降维：在主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等降维技术中，可以使用欧氏距离来衡量高维数据空间中的变量之间的相似性，

林苏泽·2023-10-20 03:39

【数据挖掘】2、数据预处理

1.2重复数据1.2.1原因1.2.2去重的方案1.3数据转换1.4数据描述二、数据预处理方法2.1特征选择FeatureSelection2.2特征提取FeatureExtraction2.2.1PCA主成分分析

呆呆的猫·2023-10-19 22:41

PCA降维

定义主成分分析（PCA）是常用的线性数据降维技术，采用一种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，其中每个主成分都是原始变量的线性组合

怎么全是重名·2023-10-19 21:26

机器学习——主成分分析（PCA，未完）

略略翻了下书，差点儿窒息在床上…看了几个博主的笔记，有点儿头疼不知道是不是神经裂开生成新突触，还是脑细胞坏死前最后的呐喊重点看了三篇，觉得非常惊艳，易于理解的先看了主成分分析的原理详解，但还是稀里糊涂的

# JFZero·2023-10-19 09:09

推荐频道

主成分分析