原文地址：https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 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...

原文地址：https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html主成分分析原理与实现  主成分分析是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将 n×mn×m的矩阵转换成n×kn×k的矩阵，仅保留矩阵中所存在的主要特性，从而可以大...

主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量。总而言之，主成分分析(P...

 PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信息。主成分分析是设法将原...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  详细信息请看：Principalcomponentanalysisofrawdata-mathworks[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu]=&nb...

来自：刘建平　　主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。 　　PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。　　我们降维的标准为：样本点到这个超平面的距离足够近,或者说样本点在这个超平面上的投影能尽可能的分开...

PCA(PrincipalComponentAnalysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化...

1.问题    真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。2、拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里...

1、函数原型及参数说明classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数说明：n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int或者string，缺省时默认...

一、高维数据降维　　高维数据降维是指采取某种映射方法，降低随机变量的数量。例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为特征选择和特征提取两类，前者是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量，后者是去掉原来数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征。　　简要来说，就是通过对输入的原始数...

主成份分析：主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。这个分类系统的最大特点就是利用线性拟合的思路把分布在多个维度的高维数据投射到几个轴上。如果每个样本只有两个数据变量，这种拟合就是其中和分别是样本的两个变量，而和则被称为loading,计算出的P值就被称为主成份。实际上，当一个样本只有两个变量的时候，主成份分析本质...

真实的训练数据总是存在各种各样的问题：　　1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。　　2、拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间...

PCA(PrincipalComponentsAnalysis)，它是一种“投影(projection)技巧”，就是把高维空间上的数据映射到低维空间。比如三维空间的一个球，往坐标轴方向投影，变成了一个圆。球是3维的，圆是2维的。在球变成圆的这个投影过程中，丢失了原来物体(球)的一部分&ldquo...