大数据分析 | PCA算法 | 数据集特征数量太多怎么办？用这个算法对它降维打击！
我们都知道，图片格式当中有一种叫做svg，这种格式的图片无论我们将它放大多少倍，也不会失真更不会出现边缘模糊的情况。原因也很简单，因为这种图片是矢量图，一般的图片存储的是每一个像素点的颜色值，而在矢量图当中，我们存储的是矢量，也就是起点终点以及颜色。由于矢量图只记录起点终点，所以无论我们如何放大，图片都不会失真，而传统的图片就做不到这一点。 其实svg就相当于图片的降维，我们将上百万的像素点简化成
相关文章
- 1. Python数据分析：特征降维-主成分分析（PCA)
- 2. 降维算法（PCA）
- 3. 使用PCA对特征数据进行降维
- 4. PCA降维算法
- 5. 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析
- 6. 数据降维——主成分分析PCA
- 7. 数据降维-主成分分析（PCA）
- 8. 数据降维 | 主成分分析(PCA)
- 9. 数据降维PCA
- 10. PCA-数据降维
- 更多相关文章...
- • C# 多维数组 - C#教程
- • PHP 多维数组 - PHP教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Python数据分析：特征降维-主成分分析（PCA)
- 2. 降维算法（PCA）
- 3. 使用PCA对特征数据进行降维
- 4. PCA降维算法
- 5. 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析
- 6. 数据降维——主成分分析PCA
- 7. 数据降维-主成分分析（PCA）
- 8. 数据降维 | 主成分分析(PCA)
- 9. 数据降维PCA
- 10. PCA-数据降维