PCA降维

在PCA降维前对数据作标准化操作是重要且必要的

当数据维数很高的时候，我们可以用PCA降维，但是降维前通常我们要对数据进行标准化，为什么要这样做？这有什么好处？
dongzichen2015·2020-08-03 16:55

python mnist数据集PCA降维后KNN分类 97%准确率

数据集导入#导入mnist数据集importnumpyasnpimportos,gzip#加载本地mnist数据集defload_data(data_folder):files=['train-labels-idx1-ubyte.gz','train-images-idx3-ubyte.gz','t10k-labels-idx1-ubyte.gz','t10k-images-idx3-ubyte.
becatjd·2020-08-03 15:27

《机器学习实战》--PCA降维以及代码实现

1、PCA在机器学习的领域中，我们需要提取原始数据的特征，得到的特征向量有时是高维数据，并且高维数据中存在噪声和冗余。降维是从高维数据中找出一些重要的特征，去除冗余和噪声，寻找出其内部的特性，提升其特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）作为降维算法中最经典和常用的方法，它是一种线性、非监督、全局的降维算法。在PCA中，数据从原来的坐
一杯c++不加糖·2020-08-03 15:51

PCA降维原理(主成分分析)小结

PCA降维PCA是什么目的和原则PCA与数学理论均值和零均值化均值零均值化特征向量和特征值定义性质方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA过程总结PCA是什么PCA（PrincipalComponentAnalysis
rcoon·2020-08-03 13:21

主成分分析（PCA）降维原理、特征值分解与SVD分解

文章目录PCA介绍PCA降维原理最大化方差理论最小化投影理论对PCA两种理论的直观解释方阵A求取特征值和特征向量方法（特征值分解）基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法SVD分解原理SVD分解求矩阵特征值的方法
一骑走烟尘·2020-08-03 12:40

PCA降维及SVD

PCA降维1.相关背景我们在实际工作中经常需要分析不同组呈现来的成千上百个指标的数据，这些指标之间经常有一些相关性指标，比如厘米和英尺，这样的指标我们只要保留一个就可以，还有一些隐藏的高度相关的特征，以通过降维方法来进行数据预处理
xiaoa~·2020-08-03 11:26

特征工程PCA降维方法的最大方差理论详解

摘要本文给出PCA最大方差理论求解方法.相关配套代码,请参考文章:纯Python和scikit-learn对比实现PCA特征降维系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文1.降维方法对于给定的一组数据点,以矩阵Xm×nX_{m\timesn}Xm×n表示:X=(X1,X2,⋯ ,Xm)T
BrightLampCsdn·2020-08-03 11:18

PCA（主成分分析）降维，SVD分解

PCA降维，SVD分解和LDAPCASVDPCA（主成分分析）在机器学习中，每一种性质代表一个特征，这样的话就很容易出现维数灾难现象。这时候我们就会用到降维的技术。先讲一下基础的PCA降维吧。
just-solo·2020-08-03 10:25

SVM—当样本数小于维度的时候

比如：人脸识别的时候，两个人脸的样本数分别为5，PCA降维后维度为35。用SVM训练的模型进行分类时候，往往发现线性核要比高斯核正确率高。这是为什么？
wenyiming1991·2020-08-03 08:27

八、【python计算机视觉编程】图像内容分类

图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（1）一个简单的二维示例（2）用稠密SIFT作为图像特征（3）图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器用PCA降维（三）支持向量机SVM安装LibSVM和gnuplot
Liaojiajia2019·2020-08-02 13:52

KPCA降维——python

KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展。PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力（虽然这二者的主要目的是降维，而不是分类，但也可以用于分类），其中很大一部分原因是，KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息。一、KPCA较PCA存在的创新点：1.为了更好地处理非线性数据，引入非线性映射函数，将原空间中的数据映射到高维空间，注意，这个是隐性的，我们不知道，也不需要知道
zqzq19950725·2020-08-01 09:27

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。
weixin_30347335·2020-08-01 03:48

opencv/C++ 进行数据的PCA降维

#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//待降维的训练数据（此转载自其他地方，出处忘了）floatCoordinates[7*31]={101.5,100.4,97.0,9
不爱学习的笨蛋·2020-08-01 01:46

C++编程:PCA降维算法实现简单人脸识别

C++编程:PCA降维算法实现简单人脸识别前言正题代码结论.前言CSDN从以前开始就一直使用（学习），但是当博主还是第一次~也没有保存项目的习惯，但这次突然心血来潮想着把以后做的东西都保存下来以供未来的我复习使用
乌冬Nymo·2020-07-31 23:46

K-Means和PCA降维小结

无监督学习和supervisedlearning相比，无监督学习不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签（label），只是根据数据的特征（feature）对数据进行聚类（cluster）。常见的使用场景例如Google新闻中的各种新闻的分类等等。而在unsupervisedlearning中我们最常用的聚类算法就是K-MEANS.K-Means算法在unsupervisedlearn
TravisZeng·2020-07-31 22:56

python实现KPCA降维

核PCA（KPCA）KPCA是一种非线性主元分析方法，用于降维。主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。Python实现代码#coding=utf-8fromsklearn.decompositionimportKernelPCAfrompandas.core.f
WANG_DDD·2020-07-31 21:10

PCA降维以及Kmeans聚类实例----python,sklearn,PCA,Kmeans

PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的。关于降维，可以这样理解，一组数据有n个feature（客户年龄，收入，每个月消费额度等等），每一个feature有一系列的观测点。而这n个feature中有一些存在线性相关，比如对于某些群体而言，收入和消费是线性相关的。此时我们进行多维度数据分析时只需要考虑其中一个参数就可以足够了，这样就能减
5_Kong·2020-07-31 21:45

PCA降维 C++实现

这是本人在学习PCA降维的过程中，根据算法写成的C++代码。
潘小浩·2020-07-31 20:14

机器学习之KPCA降维

机器学习之KPCA降维#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunNov2521:30:482018@author:muli"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets
木里先森·2020-07-31 20:43

KPCA降维

KPCA方法是一种非线性主元分析方法，主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。核函数如下：径向基核函数：多项式核函：Sigmoid核函数：算法步骤：Step1.数据标准化处理。Step2.求核矩阵K，使用核函数来实现将原始数据由数据空间映射到特征空间。采用的核函数
清泉石上流6688·2020-07-31 20:15

PCA降维方法（一）

总结了PCA方法的原理,算法,模块划分及其相关应用。举例分析了其在HNR数据中的降维效果。背景机器学习在现实应用中，遇到的需要训练的属性维数常常是成千上万维的，要满足密采样条件所需的样本数目是无法达到的天文数字。此外，许多学习方法也需要计算其距离，而高维空间的距离常常是麻烦的，上述两点也正是很多机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为“维数灾难”。缓解维数灾难的一个有效途径是降维。在降维方法中，基于
a little boy·2020-07-31 19:55

KPCA降维--代码实现

在学习KPCA原理原理部分可参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59775730以下是我用python实现的KPCA#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:'''myKPCA2019.10.31Reference:ZhihuaZhou.Machinelearning[M].TsinghuaUniversityPress,201
a little boy·2020-07-31 19:23

机器学习-PCA降维、去噪（4.2）

目录一.高维数据向低维数据映射二.实现自己封装的PCA三.scikit-learn中的PCA四.降噪手写识别的例子一.高维数据向低维数据映射m个样本，映射到k维主成分分析得到前k个方向的矩阵Wk，W第一行是最重要的，第二行是次重要，以此类推。高维向低维映射低维数据恢复到高维寻找一个坐标表示原来的样本，即主成分。找出前k个主成分，就可以将所有的样本映射到这k个轴上。二.实现自己封装的PCAPCA类：
moonbaby1·2020-07-31 18:48

Iris数据集使用PCA/LDA/KPCA降维的结果比较

一、实验描述分别使用PCA、LDA和KPCA方法对Iris数据集进行降维，利用可视化工具比较降维的效果。二、分析及设计Principalcomponentanalysis(PCA)算法简介PCA的思想就是将n维特征映射到k维上(k
靠影·2020-07-31 16:02

数据降维

数据降维分类PCA(主成分分析降维)相关系数降维PCA降维(不常用)实现思路对数据进行标准化计算出数据的相关系数矩阵(是方阵,维度是nxn,n是特征的数量)计算出相关系数矩阵的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量
anmin1992·2020-07-31 15:52

PCA降维及C代码

转载至：http://blog.csdn.net/u011001084/article/details/51363892转载至：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/18599165PCA人脸识别将PCA用于人脸识别的过程如下：1.假设有400幅尺寸为100*100的图像，构成10000*400的矩阵；2.计算均值，令；3.根据定义，计算
EatAppleS·2020-07-31 13:26

KPCA降维

KPCA是一种非线性主元分析方法，用于降维。主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。算法步骤：Step1.数据标准化处理。Step2.求核矩阵K，使用核函数来实现将原始数据由数据空间映射到特征空间。采用的核函数为径向基核函数，公式为：Step3.中心化核矩阵Kc，
zxiaohui666·2020-07-31 12:26

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λ
Siven_L·2020-07-28 21:05

Spark Mllib PCA降维

与sk_learn相比，sparkmllib的PCA降维方法，只能设置最终降维的维数。
LZhan·2020-07-28 14:56

BP神经网络做kaggle房价预测-Top20%

BP神经网络做房价预测-Top20%一.数据预处理1.数据清洗（DataCleaning）2.特征工程（FeatureEngineering）3.PCA降维二.网络搭建三.结果展示四.总结一直在学习图像分类任务
you make me more·2020-07-28 10:34

样本数少于特征数的PCA降维

模式识别在做SVM支持向量机的分类问题的时候，考虑到读取的图片特征数过大，如我的图片进行压缩之后还是有8100多的特征，而我的训练样本数只有600多张，需要用PCA降一下维，但是平时学的PCA降维要求样本数要大于特征数的
阿GEM是我的·2020-07-28 09:49

PCA降维的原理及实现

PCA可以将数据从原来的向量空间映射到新的空间中。由于每次选择的都是方差最大的方向,所以往往经过前几个维度的划分后，之后的数据排列都非常紧密了，我们可以舍弃这些维度从而实现降维原理内积两个向量的乘积满足:\(ab=|a|\cdot|b|\cdotcos(\theta)\).如果\(|b|=1\)的话,\(ab=|a|\cdotcos(\theta)\).而这个式子的含义就是a在b方向上的投影长度。
twilight0402·2020-07-27 11:00

机器学习之PCA降维算法（二）手写实现

PCAPCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征代码实现'''pca'''#导入科学计算包，方便矩阵的生成和运算importnumpyasnp#数据生成直接转置，因为协方差矩阵A=(X-X.mean).TX=np.transpose(np.array([[-1,1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2
繁华三千东流水·2020-07-16 04:12

【基础】手写体数字图像--经PCA降维后的LinearSVC

本文所有实现代码均来自《Python机器学习及实战》#-*-coding:utf-8-*-#分别导入numpy、matplotlib、pandas，用于数学运算、作图以及数据分析importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#第一步：使用pandas读取训练数据和测试数据digits_train=pd.read_csv('ht
jho9o5·2020-07-16 01:10

机器学习实战（十二）降维（PCA、SVD）

PrincipalComponentAnalysis）2.奇异值分解SVD（SingularValueDecomposition）3.低维空间维度的选择3.1.PCA3.2.SVD3.3.平均投影误差的平方4.实战案例4.1.PCA
zhq9695·2020-07-15 12:37

关于数据挖掘中的Multicollinearity问题和时间序列预测

面对这个问题，不少Kernel做了特征选择，有基于VIF去除高度相关特征的，有用PCA降维的。此外，这个比赛的另一个难点在于，这是时间序列预测。
爱斯翠摩鸡·2020-07-15 07:00

PCA主成分分析应用于人脸识别的MATLAB实现

主成分分析PCA——人脸识别MATLAB实现我在学习PCA降维以压缩数据的时候发现可以通过它来实现人脸识别，查阅了大量资料，除了矩阵求导具体推导没有太懂之外，弄懂了所由原理和技术细节，并在ORL_92x112
问天3007·2020-07-14 20:26

cs231n课程作业1——二层神经网络分类器感悟

一般不需要PCA降维和白化操作切记先切分数据集、验证集、测试集，之后再进行预处理3、初始化权重初始化w=np.random.randn(n)*np.sqrt(2/n)#后续再卷积神经网络中测试偏置初始化
qq_40825408·2020-07-14 20:39

模式识别与机器学习(作业4)

基于PCA降维的人脸识别数据集:https://pan.baidu.com/s/1H1hzKGz2sjYB85Io1Uvr8A提取码:cggh大致步骤：导入数据一共有40个人脸，每个人脸10张图片，8张用于训练
安静到无声·2020-07-14 13:56

SVD奇异值分解详解

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λx其中A是一个n×n的矩
珠穆拉玛峰·2020-07-14 11:45

PCA降维

维度灾难当样本数据的维度较高时，可能会面临维度灾难问题。https://zhuanlan.zhihu.com/p/87389704。概括来说，当数据的维度越高，要找到最优解甚至达到稍低维度时模型的同等performance，所需要的数据越多，而且是成几何数增长的。一种有效的解决方法是降维。样本均值和样本协方差给定样本数据$X=(x_1,x_2,\cdots,x_N)^T_{N\timesP}$，其
AGUILLER·2020-07-14 04:25

Pipeline和Gridsearch并行化调参简介

本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA
mishidemudong·2020-07-13 14:03

【Matlab】PCA降维实现人脸识别（附学习资料、代码程序及注解、运行结果）

一、理论知识基础1、一些前辈的经验分享（不局限于这些）（1）PCA人脸识别详解——初学者必看.（2）理解主成分分析(PCA).（3）LLE算法.（4）拉格朗日乘子法.（5）PCA降维算法总结以及matlab
阿汪先生·2020-07-13 12:08

主成分分析降维原理——PCA数学推导

文章目录1.PCA降维的计算过程2.数学推导3.总结1.PCA降维的计算过程下图是从西瓜书里截取的PCA降维过程的图片。需要说明的是，算法中的向量为列向量。
南瓜派三蔬·2020-07-13 10:10

双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述——SIGAI推荐

目录1.数学准备1.1符号1.2数学性质1.3双线性2.双线性汇合2.1细粒度分类中的双线性汇合2.2不同阶的汇合3.精简双线性汇合3.1PCA降维3.2近似核计算3.3低秩双线性分类器4.双线性汇合的其他应用
ChaucerG·2020-07-13 09:33

sklearn 流水线（pipeline）使用

我们所讨论的流程只包括：分类器参数选择，PCA降维维度选择。因此还不是完整的机器学习流程。更多可参考pipeline。
Jiede1·2020-07-13 06:54

PCA降维实例[GridSearchCV求最优参]

降维概念机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之
Doris_H_n_q·2020-07-13 00:55

数据挖掘-K-近邻分类器-Iris数据集分析-PCA降维处理后显示分类情况(三)

#coding:utf-8#使用PCA(principalcomponentanalysis主成分分析法)减少系统的维数(因为以上四个测量数据减少到三个后，就可以使用3D散点图更好的描述)#PCA可以保留足以描述各数据点特征的信息，其中新生成的各维叫主成分.#scikit-learn库中的fit_transform()函数就是用来降维处理的.#PCA对象简介:http://blog.csdn.ne
zhangyingchengqi·2020-07-12 19:57

PCA的应用示例

首先看一下数据集，我们有12张人脸图像，用10张人脸训练PCA降维矩阵，剩下的两张可以用作测试。需要特别注意：只能使用训练集样本进行所有的PCA训练过程。这里所
watkins·2020-07-12 15:43

整理一些网络上的PCA算法，供大家参考

最近一段时间在做pca降维，就把网络上的资源看了不少，这里做个总结。
watkins·2020-07-12 15:12
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