发表评论取消回复
相关阅读
相关 sklearn 数据预处理,数据降维之特征选择,PCA主成分分析
目录 1.数据集的维度 2.什么是数据集降维 3.数据降维的方式 4.特征选择 1.特征选择的原因 2.特征选择是什么 3.特征选择的主要方法 4.Filter
相关 机器学习 | 特征工程 —— 降维:PCA(主成分分析)
1.数学原理 > 1.1.【参考博客】 > > [https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html][https_
相关 机器学习算法 | PCA(主成分分析)降维算法
一:PCA算法目的 根据样本矩阵X=\{x1,x2,…, Xm\},以及当前样本空间中样本个数N,求得样本协方差矩阵XXT,中的最大的K个特征向量,并且利用这K个特征向量
相关 矩阵的特征:主成分分析(PCA)
我们先从主成分分析PCA开始看。在解释这个方法之前,我们先快速回顾一下什么是特征的降维。在机器学习领域中,我们要进行大量的特征工程,将物品的特征转换成计算机所能处理的各种数据。
相关 机器学习算法之主成分分析PCA降维
目录 谈一下降维 降维操作是干什么 降维具有如下一些优点: 降维的算法有哪些 降维的的两种方式 特征抽取: 特征选择: PCA是啥? 特征值和特征向量
相关 机器学习降维算法一:PCA(主成分分析算法)
引言: [机器学习][Link 1]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
相关 python主成分分析PCA
主成分PCA分析的基本步骤: · 对数据进行归一化处理(代码中并非这么做的,而是直接减去均值) · 计算归一化后的数据集的协方差矩阵 · 计算协方差矩阵的特征值和特征
相关 Python scikit-learn,特征降维,主成分分析,PCA
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。 PCA目的:数据维数压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少
相关 特征降维-主成分分析
1.Principal components analysis (PCA) 用于减少数据集的维度,同时保持数据集中的对方差贡献较大的特征; 保留低阶主成分,忽略高阶成
还没有评论,来说两句吧...