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，它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是让向量左乘一个矩阵得到结果向量，这是线性代数中讲述的线性变换： y = Wx 降维要确保的是在低维空间中的投影能很好的近似表达原始向量，即重构误差最小化。下图是主分量投影示意图：
在上图中样本用红色的点表示，倾斜的直线是它们的主要变化方向。将数据投影到这条直线上即完成数据的降维，把数据从2维降为1维。计算最佳投影方向时求解的最优化问题为：
最后归结为求协方差矩阵的特征值和特征向量：
PCA是一种无监督的学习算法，它是线性模型，不能直接用于分类和回归问题。
目录 1、PCA算法原理 2、总结 1、PCA算法原理 2、总结：本文主要介绍了PCA降维原理，并介绍了Sklea...
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...
参考：PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) 一、大致流程 PCA的应用范围：数据压缩或者...
之前总结过关于PCA的知识： 深入学习主成分分析（PCA）算法原理 。这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用sci...
PCA图的可视化修改 PCA是降维方法之一，对PCA结果进行可视化的方法有很多，现在总结如下几种可视化方法。更多知...
以下示例来自这篇神文 同时这有一篇关于SVD分解的理解，个人感觉讲的也很好 PCA算法 总结一下PCA的算法步骤：...
主要内容 PCA简介 使用梯度上升法解决PCA问题 1.PCA简介 PCA（Principal Component...
参考：如何理解主元分析（PCA）？PCA的数学原理转自：python实现PCA ★ PCA思路： 我们的初始矩阵为...
PCA PCA KPCA 代码详见：https://github.com/AresAnt/ML-DL PCA： P...
一.使用PCA识别手写数字 PCA：Principal Component Analysis（主成分分析）PCA通...
本文标题：一句话总结PCA
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/aafinftx.html
网友评论