机器学习笔记16--pca主成分分析
什么时候使用pca： 第一种情况是 如果你想要访问隐藏的特征 而你认为这些特征可能显示在你的数据的图案中 第二种情况当然就是降维 它可以帮助你可视化高维数据 去噪 在使用另一个算法前使用 PCA 进行预处理 如果你收到任何形状的数据 无论是何种形状,PCA 会仅通过转化和轮换发现从旧坐标系统获得的新坐标系统,它根据数据中心,将坐标系的中心移至数
相关文章
- 1. 机器学习----PCA主成分分析 学习笔记
- 2. [机器学习花书笔记] 主成分分析
- 3. 机器学习笔记（十四）：主成分分析法（PCA）（2）
- 4. 机器学习笔记（十三）：主成分分析法（PCA）
- 5. 机器学习笔记(四）PCA主成分分析
- 6. 主成分分析（PCA）学习笔记
- 7. 主成分分析PCA学习笔记
- 8. 主成分分析（学习笔记）
- 9. 机器学习 - 主成分分析
- 10. 机器学习之主成分分析
- 更多相关文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（静态分配+动态分配+零配置） - TCP/IP教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Git五分钟教程
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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习----PCA主成分分析 学习笔记
- 2. [机器学习花书笔记] 主成分分析
- 3. 机器学习笔记（十四）：主成分分析法（PCA）（2）
- 4. 机器学习笔记（十三）：主成分分析法（PCA）
- 5. 机器学习笔记(四）PCA主成分分析
- 6. 主成分分析（PCA）学习笔记
- 7. 主成分分析PCA学习笔记
- 8. 主成分分析（学习笔记）
- 9. 机器学习 - 主成分分析
- 10. 机器学习之主成分分析