面向机器学习的特征工程六、降维：用 PCA 压缩数据集

作者: 布客飞龙 | 来源:发表于2018-06-21 13:39 被阅读40次

面向机器学习的特征工程六、降维：用 PCA 压缩数据集
PCA降维
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哲哲的ML笔记（二十九：降维）
5 主成分分析PCA
PCA 笔记
无监督学习 - 降维 - PCA
预处理：主成分分析与白化

来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目

译者：@cn-Wziv

校对：@HeYun

通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获得大量特征，但并非所有这些都有用。在第 3 章和
在第 4 章中，我们讨论了基于频率的滤波和特征缩放修剪无信息的特征。现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析（PCA）进行数据降维。

本章标志着进入基于模型的特征工程技术。在这之前，大多数技术可以在不参考数据的情况下定义。对于实例中，基于频率的过滤可能会说“删除所有小于n的计数“，这个程序可以在没有进一步输入的情况下进行数据本身。另一方面，基于模型的技术则需要来自数据的信息。例如，PCA 是围绕数据的主轴定义的。在之前的技术中，数据，功能和模型之间从来没有明确的界限。从这一点前进，差异变得越来越模糊。这正是目前关于特征学习研究的兴奋之处。

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