pca降维

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、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
方世恩·2024-09-12 11:05

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

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1.特征合成降维2.PCA
talle2021·2024-02-19 11:45

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

什么是维度？对于Numpy中数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行x列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是(更高维，行，列)。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是
老狼IT工作室·2024-01-31 00:58

【数学和算法】SVD奇异值分解原理、以及在PCA中的运用

我们先回顾一下SVD：PCA降维需要求解协方差矩阵的特征值和特征向量，而求解协方差矩阵1m∗X∗XT\color{blue}\frac{1}{m}*X*X^Tm1∗X∗XT的特
Mister Zhu·2024-01-28 12:30

机器学习-PCA降维【手撕】

降维算法降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量，其目的是为了让算法运算更快，效果更好，同时可以方便数据可视化。过高的维度特征维度的特征矩阵无法通过可视化，数据的性质也就比较难理解。其中主要用到的降维方法为PCA和SVDPCA在降维中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有
alstonlou·2024-01-24 09:52

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

知识：PCA降维

参考了两篇关于PCA的帖子：CodingLabs-PCA的数学原理【机器学习】降维——PCA（非常详细）-知乎里面讲的比较详细，我只做个小简化PCA（PrincipalComponentAnalysis）：用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量这里需要一些数学的基础知识：1.内积和投影设A=(x1,y1)，B=(x2,y2)，那么A·B=x1*x2+y1*y2=|A|*|B|*cos(α
LittleLittleWhite·2024-01-15 16:10

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数
王小葱鸭·2024-01-07 03:04

基于PCA-WA（Principal Component Analysis-weight average）的图像融合方法 Matlab代码及示例

本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。
foddcusL·2024-01-06 19:21

30、共空间模式CSP与白化矩阵

CSP算法和PCA降维都涉及到了白化，那白化的目的和作用到底是啥呢？矩阵白化目的：对于任意一个矩阵X，对其求协方差，得到的协方差矩阵cov(X)并不一定是一个单位阵。
是馒头阿·2024-01-03 12:37

机器学习——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分解协方差矩阵实现PCA算法PCA具体实现数据集介绍具体代码实现及运行结果数据获取PCA
TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

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。3.数据中心化：计算每个特征的均值，然后将每个样本中的每个特征减去相应的均值，以实现数据中心化。4.计算协方差矩阵：5.协方差：计算数据集中每对特征之间的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示相应特征之间的协方差。6.协方差矩阵
不做梵高417·2023-12-26 06:36

2020-11-26学习笔记

24号所看论文知识点的学习1.PCA降维论文里的PCA降维主要是用来在构建平衡树的时候使用。因为在构建平衡树的时候需要先将相似的item放在一个节点上，效率才更高，所以需要一个类似聚类的操作。
syat_e6da·2023-12-23 21:34

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

5.PCA降维,为什么要对数据进行降维？它能解决什么问题？6.如何理解维度灾难？7.PCA主成分分析思想是什么？如何定义主成分？8.PCA有哪些局限性？如何优化9.如何设计目标函数使得降维达到提
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

6.Python数据分析项目之音乐推荐系统

查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义)、特征衍生、降维（特征相关性、PCA
想成为数据分析师的开发工程师·2023-12-03 13:56

人工智能学习5(特征抽取)

PyCharm文章目录编译环境：PyCharm特征抽取无监督特征抽取(之PCA)代码实现鸢尾花数据集无监督特征抽取有监督特征抽取(之LDA)代码实现,生成自己的数据集并进行有监督特征抽取(LDA)生成自己的数据集PCA
yyuanse·2023-12-03 07:53

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序 ，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法。PCA通过找到一个低维表示，尽可能保留原始数据中的变量，同时尽可能减少冗余。一、PCA的主要步骤如下：标准化数据：将每个特征缩放到具有单位方差和零均值的范围。构建协方差矩阵：计算数据
小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小（比如PCA降维）。二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均
csj50·2023-11-18 17:13

机器学习-PCA降维

我们进行PCA降维的主要目的是为了得到方差最大的前N个特征，为了减少计算量，我们第一步就将数据所特征的均值变为0，来达到取出均值的目的。
下雨天再见·2023-11-17 08:35

Python数据分析与机器学习35-PCA降维

文章目录一.PCA概述二.向量的表示及基变换2.1向量的表示2.2基变换三.协方差矩阵四.协方差五.优化目标六.PCA实例参考：一.PCA概述PCA是PrincipalComponentAnalysis，主成分分析。用途：降维中最常用的一种手段目标：提取最有价值的信息（基于方差）问题：降维后的数据的意义?二.向量的表示及基变换2.1向量的表示内积：解释：设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B
只是甲·2023-11-17 08:02

机器学习之PCA降维

sklearn.decomposition.PCA主要参数：n_components:指定主要成分的个数，即降维后数据的维度svd_solver:设置特征值分解的方法，默认为'auto',其他可选有‘full’,‘arpack’,‘randomized’。这里一鸢尾花数据为例，这个数据集是4维的，结构如下：使用PCA对其降维2维后结构如下：下面是实现的具体代码importmatplotlib.py
发光发热小流星·2023-11-17 08:31

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码 超详细）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据
showswoller·2023-11-17 08:23

Python | 机器学习之PCA降维

目录结构1.机器学习之PCA降维概念1.1机器学习1.2PCA降维2.PCA降维2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之PCA降维概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则
Sarapines Programmer·2023-11-17 08:48

保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化

然后将数据送入CNN进行特征提取，并进行PCA降维后特征可视化，并与未进行CNN特征提取的数据可视化结果进行比较。最后将CNN提取的特征送入SVM进行分类。其他数据的
今天吃饺子·2023-11-16 04:28

PCA（主成分分析）数据降维技术代码详解

简而言之：：PCA降维就是把复杂的高维数据简化成更容易理解的低维数据，同时保留
halo0416·2023-11-13 13:42

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

4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测

查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义)、特征衍生、降维（特征相关性、PCA
想成为数据分析师的开发工程师·2023-11-08 08:27

【PCA降维】在人脸识别中的应用

首先导入人脸数据集和相关的模块：fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_people#人脸数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnp加载sklearn自带的数据集：faces=fetch_lfw_people(min_faces_per_person
数字生命Allen·2023-10-31 02:37

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c
Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

本文将通过Python代码实现PCA降维，并使用波士顿房价数据集进行演示。我们将从数据加载、模型训练到PCA降维和数据可视化全方位地
算法如诗·2023-10-29 14:42

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-PCA
鼠小米·2023-10-29 09:40

单细胞预测doublets软件

image.pngDoubletFinder的4个步骤：(1)从现有单细胞数据中人为产生doublets(2)将人工产生的doublets与真实细胞混合在一起(3)用PCA降维或者用PCA距离矩阵寻找每个单元的
生信编程日常·2023-10-24 07:51

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

PCA降维

维度和降维数组中的每一张表（一张表最多二维），都可以是一个特征矩阵或一个DataFrame，这些结构永远只有一张表，所以一定有行列，其中行是样本，列是特征。针对每一张表，维度指的是样本的数量或特征的数量，一般无特别说明，指的都是特征的数量。除了索引之外，一个特征是一维，两个特征是二维，n个特征是n维。降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量。降维的目的是为了让算法运算更快，效果更好，但
YoJaack_·2023-10-21 16:44

【sklearn】对MNIST数据集进行PCA降维与重构，可视化对比

导包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCA加载数据集mnist=fetch_openml('mnist_784')X,y=mnist['data'],mnist['target']X.shape,y.shap
xjtu915·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

PCA是一种常用的数据降维方法，本文将介绍如何使用Python实现图像数据的PCA降维和重构，并利用t-SNE进行异常数据可视化分析。
缤纷彩色·2023-10-21 16:09

PCA降维可视化

二维importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")df=pd.read_csv('data/data.csv').dropna()features=df.columns[:-1]X,y=df[features],df['label']fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
蓝净云·2023-10-21 16:36

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，而且各个主成分之间不相关（即线性无关）基本原理找出第一个主成分的方向，也就是数据方差最大的方向。找出第二个主成分的方向，也就是数据方差次大的方向，并且该方向与第一个主成分
怎么全是重名·2023-10-19 21:26

02-27 周一 图解机器学习SVM-人脸识别之PCA降维

02-27周一图解机器学习SVM分类时间版本修改人描述2023年2月27日09:48:38V0.1宋全恒新建文档简介 本文主要是在试图代码分析图解机器学习这本书中5.5人脸识别分类（p60），主要的过程是使用PCA技术和SVM技术进行人脸的分类工作。准备数据集 数据集下载，使用的是英国剑桥大学的AT&T人脸数据。程序采用的数据集下载地址为csdn下载地址，著名人脸识别数据库ORL，已经为大家分类打
思影影思·2023-10-10 19:02

6.1 使用scikit-learn构建模型

6.1使用scikit-learn构建模型6.1.1使用sklearn转换器处理数据6.1.2将数据集划分为训练集和测试集6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维1、数据预处理2、PCA降维算法代码
清木!·2023-09-21 15:47

机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证

1、pca降维：目的是提升模型训练速度定义：使用方法：给训练数据或者测试数据进行降维处理给训练数据降维给测试数据降维：这里1就要用transform，而不是fit_transform，因为之前训练数据降维时特征已经确定
疋瓞·2023-09-21 09:11

机器学习：PCA（Principal Component Analysis主成分）降维

参考：PCA降维原理操作步骤与优缺点_TranSad的博客-CSDN博客PCA降维算法_偶尔努力翻身的咸鱼的博客-CSDN博客需要提前了解的数学知识：一、PCA的主要思想PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法
老男孩li·2023-09-17 21:27

机器学习（13）---降维实例

目录一、人脸识别降维1.1查看原图1.2降维后的图像二、迷你案例2.1用人脸识别看PCA降维后的信息保存量2.2噪音过滤2.3手写数字降维（随机森林）2.4手写数字降维（KNN）2.4案例总结一、人脸识别降维
冒冒菜菜·2023-09-14 07:23

机器学习 | 降维：LDA

本篇整理转载于CSDN博主「Be-real」的原创文章，原文链接文章目录LDA基本思想二分类LDA原理LDA算法流程LDA降维VSPCA降维LDA基本思想给定带有标签的训练样本集，设法将样本投影到一条直线上
啦啦右一·2023-09-08 05:30

机器学习算法（一）之PCA降维算法理论

PCA降维又称为主成分分析法，顾名思义找到数据中的主要成分，用数据的主要特征对数据进行限定。
千与编程·2023-08-28 13:16

PCA降维处理

将Excel表格按照需求合并，并进行PCA降维处理。
木叶清风666·2023-08-20 11:29

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。降维技术之一是主成分分析(PCA)算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机
·2023-08-18 00:51

传统机器学习

2019-06-23PCA主成分分析法PrincipleComponentsAnalysis逻辑清晰，入门理解一下：深入了解一下十大经典机器学习算法之一：PCA算法简单实例理解一下：PCA降维实例分析是一种降维手段
aaa小菜鸡·2023-08-14 09:36

数学建模系列-评价模型（四）---主成分分析法

PCA降维：假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p
Caiersaru·2023-08-11 05:27
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