数据降维--------主成分分析（PCA）算法原理和实现学习笔记
1 主成分分析背景 '''PCA计算步骤（思想是把数据投影到方向向量使数据集的特征向量到方向向量的垂线长度最短） 1.去平均 2.计算协方差矩阵 3.计算协方差矩阵的特征向量和特征值 4.将特征值从小到大排列 5.保留最上面的n个特征向量 6.将数据转换到上述n个特征向量构建新的空间 '''大数据 备注：降维过的方向向量就是新的数据集、特征向量就是数据集维度个数，经过特征向量个数限制降维的维数优化
相关文章
- 1. 降维算法-PCA主成分分析
- 2. 数据降维——主成分分析PCA
- 3. 数据降维-主成分分析（PCA）
- 4. 数据降维 | 主成分分析(PCA)
- 5. 机器学习数据降维方法：PCA主成分分析
- 6. 机器学习-降维之主成分分析PCA算法原理及实战
- 7. 降维之PCA主成分分析法
- 8. 【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
- 9. 理解降维算法之PCA(主成分分析）
- 10. 机器学习---背后数学原理--降维PCA(主成分分析)
- 更多相关文章...
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • SQLite 分离数据库 - SQLite教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 算法总结-二分查找法
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
