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2025/9/28 6:55:34
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在数据分析和机器学习的世界里,维度灾难是一个不可忽视的问题。随着数据维度的增加,计算量急剧上升,模型复杂度变高,同时可能引入噪声和冗余信息,影响模型的性能和解释性。主成分分析(Principal Component …
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PCA算法
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python实现PCA
★ PCA个人理解: PCA降维是通过变换坐标系,来尽可能的减少信息损失。 ★ PCA思路: 我们的初始矩阵为X,它是mn维的矩阵,其中:m是该数据集有m条记录,n是每条记录中有n个特征,X的基本格…
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1. 前言 PCA : principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全…
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PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只…
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主成分分析(PCA)原理详解
转载请声明出处:http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会。 在许多…
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1.定义 NumPy是一个开源python科学计算基础库,是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。其中包括: 一个强大的N维数组对象:ndarray 广播功能函数 整合C/C/Fortran代码工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 2.导入 impor…
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