降维之pca算法

灰太狼 2021-01-08 14:15 695阅读 0赞

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    概念 在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集,而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏,距离计算等困难,这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题,称之为“ 维度灾难 ”。

    相关 PCA原理

    PCA最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用,一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,目标是基于方差提取最有价值的信息,属于无监督问题。

    相关 PCA分析

    这里写目录标题 PCA降维的优化目标为: 关于为什么对协方差矩阵求特征值和特征向量可以实现各个变量两两间协方差为0,而变量方差尽可能大 > 参考博客:htt

    相关 PCA简介

    PCA全称为principal component analysis,即主成成分分析,用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如: 1:使得数据更易显示,更易懂 2:降低

    相关 pca算法

    pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候,