降维往往作为预处理步骤，其中独立成分分析、因子分析和主成分分析比较流行，主成分分析（PCA）最为广泛。 PCA借助...[作者空间]
我觉得应该要把主成分的学习梳理一遍。网上查了查，跟着大神们的节奏走一遍。主要学习了https://www.jian...[作者空间]
主成分分析 主成分分析（Principal component Analysis， PCA）是一种分析、简化数据集...[作者空间]
主成分分析实例：一个平均值为(1, 3)、标准差在(0.878, 0.478)方向上为3、在其正交方向为1的高斯分...[作者空间]
主成分分析 ##主成分分析pca-R语言实战：：pca是把许多个体的不同特征转...[作者空间]
一.前言 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方...[作者空间]
1. PCA：principal Component Analysis 用途：降维中最常用的一种手段 目标：提取最...[作者空间]
在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种分析...[作者空间]
主成分分析（PCA）是现代数据分析的主要方法之一，它被广泛使用但其内在机制仍不为太多人理解。这篇文章的主旨就是厘清...[作者空间]
摘要： 手把手教你PCA降维技术！（有案例） 数据是机器学习模型的生命燃料。对于特定的问题，总有很多机器学习技术可...[作者空间]
写在前面的话：这部分基本上就是学习笔记，主要参考里面的博客已经写得很好，只是按自己的复习学习思路整理了下。 一、数...[作者空间]
首先，我们要知道这两个方法都是用于数据降维。在多变量，大样本的情况尤为适用。 那么，接下来我将以我理解的最简单的话...[作者空间]
主成分分析法是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维。通过降维，可以发现更便于人类理解的特征。 求解目标 主...[作者空间]
首先要特别感谢刘建平Pinard老师(https://www.cnblogs.com/pinard/)，刘建平Pi...[作者空间]
一、前言 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。...[作者空间]
一句话总结PCA 核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影。 PCA是一种数据降维和去除相关性的方法，它通...[作者空间]
