锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

主成分分析法原理及其python实现

经验分享睿知

因为这种方法的第一主成分的方差是所有原始变量中最大的，综合评价函数的方差永远不会超过第一主成分的方差，所以这种方法有一定的缺陷，提取的主成分的个数m通常要明显小于原始变量的个数P(除非P本身很小)因此，在变量很少的情况下，不适合使用主/的委托人成分分析的实施步骤如下:1 .对原始数据进行标准化处理 ， 消除变量不同维度的影响；如何用pythonis principal成分analysis做方差的简单主效应分析 。
【主成分分析法原理及其python实现】
1、主 成分分析(PCA前面我们学习了一种有监督的降维方法，LinearDscriminantAnalysis (LDA) 。LDA不仅是一种数据压缩方法，也是一种分类算法 。LDA将高维空间的数据投影到低维空间，通过最小化投影后每个类别的类内方差和类间均值差来寻找最佳投影空间 。本文介绍的principal成分Analysis(PCA)也是一种降维技术 。与LDA不同，PCA是一种无监督的降维技术，所以PCA的主要思想也与LDA不同 。

2、主 成分分析-PCA最近在3dface模型生成的研究中，经常用到PCA，所以记录了PCA的学习 。principal成分Analysis(PCA)为我们提供了一种压缩数据的方法，也可以看作是一种学习数据表示的无监督学习算法 。PCA学习低于原始维度的表示，并且还学习元素之间没有线性相关性的表示 。我们知道，一个经典的无监督学习任务是寻找数据的最佳表示 。

那么PCA就给我们提供了这样一个方法 。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即principal 成分分析方法，是应用最广泛的数据降维算法 。PCA的主要思想是将N维特征映射到K维特征，K维特征是全新的正交特征，也称为principal 成分，是由原来的N维特征重构而来 。PCA的工作是从原始空间中依次寻找一组相互正交的坐标轴，新坐标轴的选择与数据本身密切相关 。

3、如何确定主 成分的个数 python1 。根据之前的经验和理论知识判断本金成分号 。2.根据待解释变量方差累计值的阈值判断所需本金成分数 。比如选择使累计方差达到80%的本金成分数 。3.通过查看变量间k*k的相关系数矩阵来判断预留本金成分号(根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的本金成分号) 。1.最常见的方法是基于特征值 。

4、主 成分分析的理解main成分Analysis PCA是一种将多个指标组合成一组新的不相关的综合指标 ， 并根据实际需要选取尽可能少的综合指标，以尽可能反映原始指标信息的分析方法 。因为这种方法的第一主成分的方差是所有原始变量中最大的 ， 综合评价函数的方差永远不会超过第一主成分的方差，所以这种方法有一定的缺陷 ， 提取的主成分的个数m通常要明显小于原始变量的个数P(除非P本身很小)因此，在变量很少的情况下，不适合使用主/的委托人成分分析的实施步骤如下:1 .对原始数据进行标准化处理，消除变量不同维度的影响；
5、用 python怎么做方差分析的简单主效应分析 Yes 成分分析？PCA？Tukey等多重测试容易报错，数据结构不一致 。TypeError:根据规则“safe”，CannotCastArrayDataFromdType( S11 )to type( float 64 ) 。

    推荐阅读


    上一篇：系统应用场景分析,linux系统应用场景

    下一篇：iq混频器分析,混频器实验分析