主成分分析PCA案例及原理_GoodShot的专栏 - CSDN博客

1.主成分分析PCA案例 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2222048.html附:使用上方链接的解释：2.主成分分析（PCA）原理 ... 主成分分析PCA案例及原理 GoodShot 2018-05-1916:05:39 4909 收藏 4 分类专栏： 机器学习数学 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/80375203 版权 机器学习数学 专栏收录该内容 50篇文章 6订阅 订阅专栏 1. 主成分分析PCA案例 https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/78080220  http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2222048.html 附: 使用上方链接的解释： 2. 主成分分析（PCA）原理总结http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html GoodShot 关注 关注 1 点赞 踩 0 评论 4 收藏 一键三连 扫一扫，分享海报 专栏目录 PCA算法推导过程及案例分析 10-17 即主成分分析技术，又称主分量分析。

主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

主成分分析(PCA)原理及推导 热门推荐 学无常师，负笈不远险阻 12-30 7万+ 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。

在本文中，将会很详细的解答这些问题：PCA、SVD、特征值、奇异值、特征向量这些关键词是怎么联系到一起的？又是如何在一个矩阵上体现出来？它们如何决定着一个矩阵的性质？能不能用一种直观又容易理解的方式描述出来？ 参与评论 请先登录后发表评论~ 插入表情 代码片 HTML/XML objective-c Ruby PHP C C++ JavaScript Python Java CSS SQL 其它 主成分分析法步骤，例子 05-15 主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。

有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助 主成分分析PCA应用实例鸢尾花数据集 weixin_30772261的博客 05-10 1397 对鸢尾花数据集采用主成分分析方法，使数据降维。

如下图所示为数据集的格式： 　　　　　　　　　　 　　数据集中前4列数据分别代表花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，最后一列为标签。

共有150条数据。

　　我们对此数据集利用主成分分析方法，取出数据集的前4列特征组成矩阵X,矩阵X的维度为150*4，对其进行转置后变为4*150. 　　第二步用X.T*X得到4*4维度的对称矩阵，... PCA（主成分分析法） 最新发布 a4646642的博客 11-03 22 ###主成分分析法 ###python代码实现 importnumpyasnp importseabornassns importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.decompositionimportPCA sns.set(style='whitegrid',font='TimesNewRoman',font_scale=0.4) plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-ser PCA例子 you-know-who的博客 11-05 4197  PCA（PrincipalComponentsAnalysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法。

例子具体步骤 1、原始数据： 为了方便，我们假定数据是二维的，借助网络上的一组数据，如下： x=[2.5,0.5,2.2,1.9,3.1,2.3,2,1,1.5,1.1]T y=[2.4,0.7,2.9,2.2,3.0,2.7,1.6,1.1... PCA实例 少年吉的博客 02-22 950 文章目录PCA的形象说明导入数据PCA后可视化建立模型性能评测 特征降维有两个目的:其一,我们会经常在实际项目中遭遇特征维度非常之高的训练样本，而往往又无法借助自己的领域知识人工构建有效特征; 其二,在数据表现方面,我们无法用肉眼观测超过三个维度的特征。

因此，特征降维不仅重构了有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。

在特征降维的方法中,主成分分析(PrincipalComponentAn... 机器学习系列：（七）用PCA降维 风雪夜归子 06-24 2万+ 用PCA降维 本章我们将介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。

降维致力于解决三类问题。

第一，降维可以缓解维度灾难问题。

第二，降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化。

第三，理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。

下面，我们用PCA将一个高维数据降成二维，方便可视化，之后，我们 PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析） 陆海潘江的博客 08-10 5280 数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。

换言之，PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向，将这个方向投影到维度更小的新子空间。

PCA实例分析 nbxuwentao的博客 07-05 620 机器学习PCA: pca降维python实例_主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析） weixin_39703926的博客 12-03 272 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA(1)简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。

换言之，PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向，将这个方向投影到维度更小的新子空间。

例如，将原数据向量x，通过构建维变换矩阵W，映射到新的k维子空间，通常()。

原数据d维向量空间经过,得到新的k维向量空间... 理解pca计算举例 haharen110的博客 03-14 7229 记录下举例说明pca降维过程 主成分分析案例 weixin_34138139的博客 01-22 1766 主成分分析案例——我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 主成分分析步骤 对原始数据进行标准化处理 计算相关系数矩阵​ 计算特征值和特征向量 选择​个主成分，进行综合评价 分析 clc,clear; loadgj.txt; ​ %标准化数据计算相关系数矩阵 gj=zscore(gj); r=corrcoe... [转载]简单易学的机器学习算法-主成分分析（PCA） weixin_30861797的博客 06-26 847 一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。

降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。

降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数，即由原来的二维转换成了一维。

处理降维的技术有很多种，如前面的SVD奇异值分解，主成分分析(PCA)，因子分析(FA)，独立成分分析(ICA)等等。

二、PCA的概念 PCA是一种较为常用的降... 机器学习30天进阶实战 03-20

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python进行主成分、因子分析 weixin_28903789的博客 06-06 5335 importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importmatplotlibasmpl #画图中的显示中文 mpl.rcParams['font.sans-serif']=['simHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False fromfactor_analyzerimportFactorAnalyzer path='E:/data/' PCA介绍以及简单实例 mym_74的博客 12-19 627 111 PCA算法实例 10-12 此为MATLAB程序，里面详细介绍了PCA主成分分析，并附有数据，希望对大家有帮助。

PCA算法和实例 qq_27245709的博客 09-07 1468 本文转载自 瑟荻 http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/46571999，仅用作学习。

PCA算法 算法步骤：  假设有m条n维数据。

  1.将原始数据按列组成n行m列矩阵X  2.将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值  3.求出协方差矩阵C=1/mXXT  4.求出协方差矩阵 ©️2021CSDN 皮肤主题:书香水墨 设计师:CSDN官方博客 返回首页 GoodShot CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄17年 暂无认证 280 原创 3万+ 周排名 141万+ 总排名 476万+ 访问 等级 3万+ 积分 862 粉丝 631 获赞 245 评论 1739 收藏 私信 关注 热门文章 如何得到发送邮件服务器地址(SMTP地址) 775247 终于明白协方差的意义了 133205 基于matlab边缘提取的几种方法的比较 73610 Sobel算子 67154 中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化） 46556 分类专栏 Ajax 31篇 ASP.NET 326篇 C# 181篇 C++ 25篇 windows操作 29篇 单片机开发 56篇 Android 34篇 Java 14篇 数据库 31篇 C 5篇 web页面设计 80篇 报表 38篇 正则表达式 14篇 电路 16篇 前沿 22篇 框架 29篇 Jquery 93篇 xml 3篇 extjs 64篇 cms 2篇 linq 14篇 MVC 7篇 living 1篇 微信 16篇 微信公众平台开发 7篇 Helper类 16篇 css 11篇 php 2篇 jquerymobile 7篇 androidsdk ADT python 32篇 机器学习 37篇 机器学习数学 50篇 机器学习工具 10篇 机器学习框架 6篇 微软认知服务 2篇 牛津计划 2篇 物联网 1篇 会议 1篇 深度学习 28篇 部署问题 1篇 multi-viewlearning 1篇 最新评论 中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化） BoilTFP: 请问什么情况下分别选择[0,1]最大最小化与[0,1]标准化。

终于明白协方差的意义了 comi_painter: 简明易懂！ 使用Anaconda进行环境和包的管理 火镜心: 概览好文，谢谢。

in  from.importmultiarrayImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块解决 Tisfy: 此贴甚妙！ eclipse怎样创建并运行java项目 Tisfy: 这让我想起了先贤的一句话：当年志气俱消尽，白发新添四五茎。

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