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  实例了解特征值和特征向量应用于降维 (PCA)

  PCA是主成分分析的缩写，是一种强大的无监督技术，经过精心设计，旨在驾驭错综复杂的高维数据。它的主要目标是提炼数据的本质，同时降低其维度。下面我们通过一个简单的例子来了解一下特征值和特征向量是如何实现PCA从而降维降噪的。...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 26 ℃ 0 评论
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  13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率!

  来源：新智元本文共2100字，建议阅读9分钟。本文用可视化的方式来解释抽象的理论概念，使这些抽象概念变得生动而立体！[导读]马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 16 ℃ 0 评论
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  PCA的概念及适应症(下)（pca用于什么病人）

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  2024-09-18 qiguaw 资源文章 13 ℃ 0 评论
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  【Python特征工程系列】教你使用PCA进行特征分析与降维(案例)

  这是我的第287篇...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 15 ℃ 0 评论
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  PCA(主成分分析)应用于人脸图像（pca主成分分析用什么软件画）

  PCA对于将许多维度减少为一组较小的维度非常有用，因为人类无法在三维以上对数据进行可视化，所以将多维数据集缩减为二维或三维并绘制图形以便更好地理解数据。在这里我将解释如何使用PCA从剑桥AT＆T实验室获取人脸数据集的特征向量。首先必须下载数...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 15 ℃ 0 评论
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  数据降维:PCA的原理与应用场景（pca降维图）

  PCA的原理是通过线性变换，将原始数据映射到一组新的正交特征上，这些特征被称为主成分，它们能够最大程度地保留原始数据的信息。PCA有两种常见的推导方法，一种是基于最大可分性的角度，另一种是基于最近重构性的角度。...

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  使用Python深入了解PCA(主成分分析)

  在决定选择哪些特征以使您的机器学习模型免受过度拟合的影响时，您是否感到困惑?有什么方法可以减少特征空间的维度吗?PCA肯定能帮到你。我们将通过一个简单的解释癌症数据集的主成分分析，并看到特征空间维度减少到数据可视化的例子。让我们从导入癌症数...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 16 ℃ 0 评论
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  主成分分析及EXCEL中操作实例(PCA)

  PCA的本质：寻找几个线性组合将样本参数进行综合，从而更好的区分样本个体。简单类比：对于学生成绩，每一科成绩有高有低，只看单科成绩很难区分，如果通过总成绩来判断那就容易多了。那么总成绩就是各科成绩的线性组合（综合），每科成绩权重都是相同的。...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 18 ℃ 0 评论
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  线性降维算法PCA和LDA有哪些区别?

  PCA和LDA是两种常用的线性降维算法，它们都可以将高维数据映射到低维空间，但它们的目的、原理和应用有以下几个方面的区别：...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 23 ℃ 0 评论
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  主成分分析(PCA)的数学原理（主成分分析pca步骤）

  很多机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联，因此数据降维是数据挖掘绕不开的步骤。降维一般可能会导致信息的丢失，不过鉴于实际数据本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低。一般使用两种方...

  2024-09-18 qiguaw 资源文章 34 ℃ 0 评论