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数据分析与理解作业pca,C6应用数据分析模型作业2

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pca什么是主成分分析？在多元统计分析中，主成分分析(PCA)是一种分析和简化数据集的技术 。pcaPrincipal Component Analysis结果解读PCA(Principalcomponentanalysis)当我们拿到测序公司的分析报告时 ， 可能会看到一个主成分分析(PCA)的示意图 。
【数据分析与理解作业pca,C6应用数据分析模型作业2】
1、浅谈PCA降维原理PCA(主成分分析)是一种常用的数据分析方法PCA通过线性变换将原始数据转化为各维的一组线性独立表示，可以用来提取数据的主要特征成分 ， 对高维数据进行降维，变换后的变量就是我们所说的主成分目的:在机器学习中 ， 实际处理的数据有几千甚至几十万维，在这种情况下，机器学习的资源消耗是不可接受的，而且对算法的复杂度也有很大影响 。所以对于数据降维来说是一个必要的原则:降维意味着放弃一些维度的数据，所以数据信息自然会丢失，但通常实际数据往往具有一定的相关性 。在降维的同时，我们应该尽可能地减少信息损失 。我们举个例子 。淘宝店铺数据中访客数和访客数有很强的正相关关系，交易数也是如此 。所以我们可以去掉访客数和访客数中的一个，去掉交易数和访客数中的一个，这样就不会丢失太多原始数据的信息，这样原来的四维数据就会降维为二维 ， 机器学习算法的复杂度也会降低 。由此也可以看出，降维的核心是主要对原始数据中维度间相关性强的数据进行降维 。

2、大数据工程师必修课:PCA降维【导读】作为一名合格的教师，我们有必要了解和学习机器学习中的PCA降维，这也是数据挖掘的一个环节 。机器学习是各种技术的结合 。在这个组合中，如何处理数据分析是核心内容 。通常在机器学习中，我们所说的数据分析的意思是从大量的数据中筛选出一些有意义的数据 ， 推断出一个潜在的结论 。得出这个不知道对不对的结论 。再来看看大数据工程师必修课的PCA降维！它所经历的步骤通常如下:1 .预处理:将数据处理成一些有意义的特征，这一步的主要目的是降维 。

3.分类器处理:根据模型对数据进行分类，预测数据结论 。本文主要讲数据预处理(降维)，这里采用的是PCA 。PCA个人理论分析:假设有一个学生信息管理系统，需要存储性别字段 。我们可以在数据库中有两个字段，m和f ， 1和0分别代表是和否 。当是男生时，M列为1，F列为0，当是女生时，M列为0，F列为1 。

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