特征提取——主成分分析(PCA)

时间 2020-08-08

标签特征提取成分分析 pca 繁體版

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特征提取——主成分分析(PCA) 2018/5/23 引言：特征提取是机器学习中很经常使用数据处理方式，通常都出如今实际搭建模型以前，以达到特征空间维度的变化（常见是降维操做）。特征提取是经过适当变换把已有样本的D个特征转换成 d(<D) d ( < D ) 个新特征。这样作的主要目的有：web 下降特征空间的维度，使后续的分类器设计在计算上更容易实现；消除原有特征之间的相关度，减小数据信息的冗

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1. 特征提取——主成分分析(PCA)
2. Python数据分析：特征降维-主成分分析（PCA)
3. 特征提取——主成分分析PCA（K-L变换）及几何解释
4. 利用主成分PCA进行特征提取
5. PCA-特征提取
6. 06 PCA(主成分分析)之特征值分解
7. 特征提取与特征选择（一）主成分分析PCA：小朋友，你是否有不少问号？？？
8. HOG特征提取分析
9. 机器学习——特征工程之主成分分析PCA
10. 主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义
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