PCA主成分分析
Python机器学习学习笔记 主成分分析： 主成分分析（principal component analysis，PCA）是一种旋转数据集的方法，旋转后的特 征在统计上不相关。在做完这种旋转之后，通常是根据新特征对解释数据的重要性来选择它的一个子集。 协方差： 协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的
相关文章
- 1. pca主成成分分析
- 2. 主成成分分析-PCA
- 3. python主成分分析（PCA）
- 4. 主成分分析（PCA）
- 5. PCA主成分分析（上）
- 6. PCA主成分分析
- 7. 主成分分析(PCA)
- 8. PCA：主成分分析
- 9. 四、 主成分分析 PCA
- 10. 主成分分析 PCA
- 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
- • Git五分钟教程
- • 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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. pca主成成分分析
- 2. 主成成分分析-PCA
- 3. python主成分分析（PCA）
- 4. 主成分分析（PCA）
- 5. PCA主成分分析（上）
- 6. PCA主成分分析
- 7. 主成分分析(PCA)
- 8. PCA：主成分分析
- 9. 四、 主成分分析 PCA
- 10. 主成分分析 PCA