7 主成成分分析（PCA）降维算法
来源：互联网 发布：head first for java 编辑：程序博客网 时间：2024/06/15 05:05
7 主成成分分析（PCA）降维算法
Principal Component Analysis，PCA是一种常用的降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。
回顾统计学名词：
方差：
协方差：用于度量两个变量之间的线性相关性程度
特征向量：描述数据集结构的非零向量
PCA的原理：
矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。（推到过程参见《机器学习》南京大学周志华。）
阅读全文
0 0
- 7 主成成分分析（PCA）降维算法
- 主成分分析（pca）算法原理
- PCA算法（主成分分析）
- 降维之PCA主成分分析算法
- 主成分分析 PCA算法
- 主成分分析 PCA算法
- 主成分分析 PCA算法
- 主成分分析 PCA算法
- [PCA]主成分分析算法
- PCA主成分分析实现降维
- 机器学习之降维算法2-主成分分析（PCA）
- PCA（主成分分析） 降维算法详解 和代码
- pca主成成分分析
- 主成成分分析-PCA
- PCA主成成分分析
- 主成分分析（PCA）
- 主成分分析（PCA）
- 主成分分析（PCA）
- curl的使用
- 使用JMX监控Kafka
- 【学习笔记】设计模式-组合模式
- springMVC接收日期类型参数的自定义转换
- Python 大战 Java
- 7 主成成分分析（PCA）降维算法
- [GEF原理]个人理解
- DrawBlank第一个工程实战总结
- Java开发快递物流项目(3)
- window下的虚拟机linux系统，windows系统ping不通linux下的ip，但是linux系统可以ping通windows下的ip
- 面试知识点--常见的8种排序算法
- handlebars模板引擎
- 利用Java制作计算器的界面
- 在HTML中target目标的四个参数的用法(知识点复习)
