pca降维

PCA原理与实现

PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种无监督的数据降维方法，方法的目标是提取出最有价值的信息（方差最大）PCA降维之后数据的原始意义会消失，这个特性可以应用在原始数据需要保密
Allen__MB·2020-06-29 09:10

sklearn调包侠之PCA降维

PCAPCA（主成分分析），它是一种维度约减算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低纬度数据的算法。实战——人脸识别数据导入该数据集可通过sklearn进行下载。数据集总共包含40位人员的照片，每个人10张照片。通过fetch_olivetti_faces方法下载的图片，进行了处理，人脸会居中，并裁剪为64*64大小。%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyp
罗罗攀·2020-06-29 04:40

数学推导+纯Python实现机器学习算法28：奇异值分解SVD

SingularValueDecomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA
louwill12·2020-06-28 20:26

数学推导+纯Python实现机器学习算法26：PCA降维

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab作为一种常见的多元统计分析方法，主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）也是一种经典的无监督学习算法。PCA通过正交变换将一组由线性相关变量表示的数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，这几个线性无关的变量就是主成分。PCA通过将高维数据维度减少到少数几个维度，本质上
louwill12·2020-06-28 20:26

数学推导+纯Python实现机器学习算法27：LDA线性判别分析

不同于上一讲谈到的PCA降维使用最大化方差的思想
louwill12·2020-06-28 20:26

【推荐】热门的图神经网络GCN原理剖析 +源码分享

以上是GCN的核心工作原理类似于图像压缩工程：1.图像像素矩阵化2.傅里叶变换（拉普拉朗斯矩阵）3.使用特征值作为权重选取排名前K个特征值代表的维度（类似于PCA降维后保留的核心维度）作为坐标轴，转换分解原图数据
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:23

基于pHash图像特征的图像聚类—Kmeans算法—Python实现

基于pHash图像特征的图像聚类—Kmeans算法—Python实现基于图像phash特征通过KMeans聚类算法实现图像聚类，通过熵来进行对结果的评估，顺便用PCA降维特征来可视化聚类结果（1）环境Python3.5
小海Code·2020-06-28 19:00

使用Spark ML进行数据分析

Spark版本：2.4.0语言：Scala任务：分类这里对数据的处理步骤如下：载入数据归一化PCA降维划分训练/测试集线性SVM分类验证精度输出cvs格式的结果前言从Spark2.0开始，Spark机器学习
涛O_O·2020-06-27 11:40

PCA降维的原理及步骤

*****降维的作用*****①数据在低维下更容易处理、更容易使用；②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；③去除数据噪声④降低算法开销*****降维通俗点的解释*****一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，数据量上百万条，对于下单数和付款数，我们可以认为两者是线性相
绿岛小微米·2020-06-27 10:01

机器学习入门系列之PCA降维

目录前言PCA降维原理PCA如何降维Sklearn实现总结前言今天来说说机器学习中一个比较重要的概念——主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)，简称PCA。
JNSimba·2020-06-27 09:12

机器学习（七）：主成分分析PCA降维_Python

六、PCA主成分分析（降维）github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩（DataCompression）,使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D，nD–>kD如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和（投影误差）最小注意数据需要归一化处理思路是找1个向
莫失莫忘Lawlite·2020-06-27 05:02

RDKit | 基于分子指纹可视化化学空间

PCA降维方法使用主成分分析（PCA）和UMAP进行尺寸缩减。PCA是最常用的方法，但由于它会根据数据的线性度压缩到较低维度的空间中，因此可能不适用于0-1等指纹数据
qq2648008726·2020-06-27 03:50

比PCA降维更高级——（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南

摘要：本文介绍t-SNE聚类算法，分析其基本原理。并从精度上与PCA等其它降维算法进行比较分析，结果表明t-SNE算法更优越，本文最后给出了R、Python实现的示例以及常见问题。t-SNE算法用于自然语音处理、图像处理等领域很有研究前景。作者介绍：Saurabh.jaju2Saurabh是一名数据科学家和软件工程师，熟练分析各种数据集和开发智能应用程序。他目前正在加州大学伯克利分校攻读信息和数据
阿里云云栖号·2020-06-26 05:50

数字图像处理-----主成成分分析PCA

主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。
ranjiewen·2020-06-26 05:53

opencv下svm训练图片分类器学习记录

sift特征每一幅图提取的特征向量的个数是不同的，在网上搜索后选择使用pca降维的方式来归一化特征向量的维度。参考文章hog特征在统一图像尺寸以及hog特征提取的检测窗口大小，得
Liliy_sor·2020-06-25 16:09

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
CAFFE009·2020-06-25 10:21

矩阵分解与PCA降维知识点整理

目录1矩阵谱分解2矩阵LU分解3满秩分解4QR分解5特征值分解6奇异值分解7PCA主要是对矩阵分解、PCA原理及之间的关系查看了很多资料进行整理。1矩阵谱分解2矩阵LU分解n阶方阵可能通过初等变换变为上三角矩阵，不一定存在。3满秩分解4QR分解5特征值分解6奇异值分解7PCA其中第二步详细过程：由第（3）式和奇异值分解中的（2-3）公式知道只用到了右奇异矩阵。参考网址：https://www.cn
卓玛cug·2020-06-25 04:00

(十一)KPCA非线性降维与核函数

一.前言在前文讲述PCA降维算法时提到，PCA只能处理线性数据的降维，本质上都是线性变换，并且它仅是筛选方差最大的特征，去除特征之间的线性相关性。对于线性不可分的数据常常效果很差。
躺在稻田里的小白菜·2020-06-23 11:43

【原】特征/SVD分解（图像压缩）/PCA降维简介

说明：实际上EVD（特征分解）是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解（手写word截图）1%%Matlab验证代码2a=[123;213;336]3[x,y]=eig(a)%%x矩阵每一列代表lamda123对应的特征向
diaopi5937·2020-06-23 04:00

PCA降维算法的原理及应用

PCA降维算法的原理1.什么是PCA降维算法？PCA（主成分分析）（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法。
扣德斯特•洛夫斯基•陈·2020-06-22 23:14

matlab实现PCA降维

利用PCA，把二维数据降为一维数据load('ex7data1.mat');%变成一维K=1;%对数据归一化means=mean(X);X_means=bsxfun(@minus,X,means);sigma=std(X_means);X_std=bsxfun(@rdivide,X_means,sigma);%绘制原始数据scatter(X_std(:,1),X_std(:,2),'ro');ho
GaoJieVery6·2020-06-22 08:47

Python sklearn PCA降维

寻找基于最优方差变异的维度importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA()pca=pca.fit(data[ipt_col])cumsum_ratio=list(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_))alpha=0.9#设置方差变异的最大的阈值为0.9，这个数值也可以调整。#寻找出最优的
Wang_xPP·2020-06-22 08:53

PCA降维及python实现

定义PCA（principalComponentAnalysis），主成分分析法。顾名思义，就是提取出数据中主要的成分，是一种数据压缩方法，常用于去除噪声、数据预处理，也是机器学习中常见的降维方法。解释专业一点讲，PCA就是用一个超平面（直线的高维推广）对所有样本进行恰当的表达。例如一个三维图形（特征数为3），我们想将它降低到二维（特征数为2），最容易想到的就是投影到一个平面上，但这个平面不一定恰
Reticent_Man·2020-06-22 04:00

推荐系统矩阵分解-基于SVD协同过滤的推荐

通常，我们熟知的应用是将SVD应用到PCA降维中。关于SVD，请见奇异值分解SVD，里面还有链接-PCA和SVD的区别和联系。SVD在推荐系统中到底在什么
lijfrank·2020-06-21 20:41

学习：StatQuest-MDS和PCoA

主要分为以下两类：image.png那么左边红圈的又称为PCoA我们举个例子假设细胞分群成三类根据每类细胞对应的基因表达情况经过PCA降维，将会分成三类image.png其实MDS和PCoA的作用比较类似于
小潤澤·2020-05-09 13:46

PCA算法降维和应用

我们在很多时候选择一个或者说决定一个模型开始训练，我们首先应该想的是：数据来源(ETL的T)数据的格式化(ETL的T)数据采用的训练模型模型的展示PCA降维算法PCA简单的说，它是一种通用的降维工具。
michaelgbw·2020-04-08 00:43

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
Garfield猫·2020-03-31 05:43

《数据分析实战-托马兹.卓巴斯》读书笔记第5章-降维技巧

将学习以下主题：·创建三维散点图，显示主成分·使用核PCA降维·用主成分分析找到关键因素·使用随机PCA在数据中寻找主成分·使用线性判别分析提取有用的维度·用kNN分类模型给电话分类时使用多种降维技巧5.1
邀月·2020-03-27 17:00

使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别的示例代码

关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维，最后进分类器分类
kangChi的小课堂·2020-03-27 10:51

PCA降维原理

PCA原理简介为什么要用PCA?维基百科介绍：主成分分析（英语：Principalcomponentsanalysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。说了和没说一样……我们还是通过一个简单的案例引出PCA的作用吧。如果我们在6个小鼠样本中检测一个基因Gene1的表达我们很容易看出来，基因Gene1在小鼠1-3中表达
安哥生个信·2020-03-21 17:15

PCA降维后数据解读

plotly真是神器哇，极度方便数据观察对用户行为特征数据pca降维（10000+*9->10000+*3）后的数据用plotly的3dclustering画了个图，极度汇聚，感觉是降维后特征丢失，还是说
RaferYY·2020-03-11 00:23

PCA

PCA降维一、算法原理二维映射至一维协方差矩阵奇异值分解降维算法还原算法二、算法实现importnumpyasnpA=np.array([[3,2000],[2,3000],[4,5000],[5,8000
Recalcitrant·2020-03-05 12:43

CS231N学习记录

这样可以通过改变不同的训练集和验证集来得到最好的训练效果近邻法：传统的knn，ANN，kd树，见文章《高维数据的快速最近邻算法》(searchwithbaidu)训练技巧：正则化，如果knn训练太慢则考虑使用ann，维度太高可以用pca
jjkke88·2020-02-26 09:28

python实现PCA降维的示例详解

概述本文主要介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。1.降维可以缓解维度灾难问题；2.降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化；3.理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。PCA简介在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样本数
WANG_DDD·2020-02-24 13:41

机器学习学习笔记--主成分分析（PCA降维）

主成分分析是多元线性统计里面的概念，它的英文是PrincipalComponentsAnalysis，简称PCA。主成分分析旨在降低数据的维数，通过保留数据集中的主要成分来简化数据集。简化数据集在很多时候是非常必要的，因为复杂往往就意味着计算资源的大量消耗。通过对数据进行降维，我们就能在不较大影响结果的同时，减少模型学习时间。主成分分析的数学基原理非常简单，通过对协方差矩阵进行特征分解，从而得出主
松爱家的小秦·2020-02-20 02:09

PCA算法推导

一、PCA降维1.PCA简介PCA（主成分分析）是一种数据降维的方法，即用较少特征地数据表达较多特征地数据（数据压缩，PCA属于有损压缩）。
Yankee_13·2020-02-13 06:17

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=λxAx=λx其中A是一个
Drafei·2020-02-12 08:52

机器学习的降维"打击"

01Index一，PCA降维算法1.内积与投影2.基与基变换3.方差4.协方差5.协方差矩阵6.协方差矩阵对角化7.PCA算法步骤8.PCA实例9.PCA的Pyth
数智物语·2020-02-06 09:57

PCA降维原理

PCA简介主成分分析（PCA）是最流行的降维算法，通过把数据从高维映射到低维来降低特征维度，同时保留尽可能多的信息。在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算，选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行基变换，不仅可以去除无用的噪声，还能减少计算量；广泛应用于降维、有损数据压缩、特征提取、数据可视化等领域。三个数学概念方差：衡量变量的离散程度。方差协方差：衡量两个变量的相
M_lear·2020-01-16 20:04

PCA降维算法的python实现

主成分分析（PCA）是一种无监督的学习方式，是一种常用的线性降维方法。如果遇到多因素分析，想要很多个自变量与因变量进行线性回归分析，一般都必须进行降维处理，而主成分分析是一种很好的解决方案。一、PCA简介PCA是将数据的n维特征映射到k维上（k=rate:breakreturni此时，修改两个地方：finalData=pca(dataMat,rata)k=setK(eigValInd,rata)之
朱小狗儿·2020-01-08 02:21

【python】numpy实现PCA降维

importnumpyasnpclassPCA:def__init__(self,fileName,splitBy=''):self.readData=np.array([line.split(splitBy)forlineinopen(fileName).readlines()],dtype='float')#读取数据为numpy矩阵nan_index=np.where(np.isnan(sel
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2019-12-08 20:17

faiss 学习笔记(二) | index 学习

根据数据集的特性和运行机器的性能来选择合适的索引是进行开发的第一步faiss核心组件在了解深入了解索引之前,我们需要直到faiss是基于三个高效实现基本算法聚类Faiss提供了一个高效的k-means实现PCA
卡尔是正太·2019-12-01 19:49

K-means高维聚类与PCA降维

K-means高维与PCA降维K-means高维聚类PCA查了很多博客，发现网上给出的K-means都是二维数据，没有高维示例，所以笔者将抄来的二维模板稍修改了一下，把Python实现的K-means高维聚类贴出来与大家共享
n.nothing·2019-11-19 11:35

PCA降维的原理、方法、以及python实现。

参考：菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!!PCA(主成分分析法)1.PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法，也就是我们不需要标签也能对数据做降维，这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？例如D维变量构成的数据集，PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中，要求K
控球强迫症·2019-11-13 17:00

PCA降维（主成分分析）处理训练集后，线上正式数据应该如何处理？

训练数据集在使用PCA进行数据降维后，用基本分类器进行训练得到一个分类模型，那线上预测真实数据应该怎么办？应该不能直接放入训练的分类模型中去吧？答：当然不能，要用你从训练数据里面得到的那个降维矩阵对测试数据降维，然后再送给分类器。如何理解？如何操作？参考PCA+SVM的模型的保存及使用训练模型的代码，仔细阅读注释内容importnumpyasnpimportosimportcv2fromsklea
levy_cui·2019-10-21 19:48

[机器学习 ]PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做

PCA降维--两种实现:SVD或EVD.强力总结.在鸢尾花数据集(iris)实做今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂
长颈鹿大侠·2019-10-18 00:00

ISODATA聚类算法的matlab程序

凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/参考：Kmeans及ISODATA算法的matlab实现算法简介：聚类算法：ISODATA算法数据见：MATLAB实例：PCA
凯鲁嘎吉·2019-10-10 16:00

MATLAB实例：PCA降维

MATLAB实例：PCA降维作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.iris数据5.1,3.5,1.4,0.2,14.9,3.0,1.4,0.2,14.7,3.2,1.3,0.2,14.6,3.1,1.5,0.2,15.0,3.6,1.4,0.2,15.4,3.9,1.7,0.4,14.6,3.4,1.4,0.3,15.0,3.4,1.5,0.2
凯鲁嘎吉·2019-09-26 21:00

利用PCA降维的手工计算实例

在这里本文将举一个利用PCA降维的手工计算实例。1.问题的描述  已知现在有一个二维矩阵如下所示这个是一个已经去掉均值的矩阵。其中每一行是一个维度，而每一列是一个样本。
独孤呆博·2019-09-26 18:14

【sklearn】K-Means聚类与PCA降维实践 - 用户信用分群和分析

目的本实验使用电信用户的通信行为数据集，进行用户信用分群和分析。由于是没有标注的训练样本，使用降维和聚类等无监督方法将用户进行分群，然后对不同群体数据进行人工分析，确定群体的信用行为特点。数据本实验中数据集来自开源的电信用户的通信行为数据集，共30000条数据，7个字段：入网时间、套餐价格、每月流量、每月话费、每月通话时长、欠费金额、欠费月份数。实现代码importpandasaspdimport
duanlianvip·2019-09-18 10:32
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