锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

pca主成分分析法参考文献,PCA主成分分析法

经验分享睿知

统计方法:Principal成分Analysis(PCA)本文重点介绍降维中常用的统计分析方法之一:Principal成分分析法 。main 成分 analysis的字面意思是用main 成分分析数据！主成分分析(PCA)是最重要的数据降维方法之一 。

1、 pca算法介绍及简单实例main成分analysis(PCA)是一种分析和简化数据集的技术 。Principal 成分分析常用于降低数据集的维数，同时保持数据集中方差贡献最大的特征 。简而言之，PCA就是压缩数据，降低维度，留下重要的特征 。目的:当你有上百个特征，它们可能来自不同部门给出的数据，或者这些来自不同部门的数据可以相互推导，或者一个特征对结果影响不大，或者来自不同部门的数据实际上描述的是同一个问题，那么这些多余的特征就毫无价值 。

【pca主成分分析法参考文献,PCA主成分分析法】在解决机器学习问题时，如果能把数据可视化，就能极大地帮助我们找到解决方案 。但是如果特征太多(也就是维度太多) ， 你就很难画出来，即使画出来也不容易理解 。我们可以通过降维使数据在平面或三维空间中体现出来，便于数据分析 。对于一组数据，如果它在某个坐标轴上的方差越大，说明坐标点越分散，属性就能更好地反映源数据 。

2、主 成分分析(PCAPCA是一种非参数数据降维方法，常用于机器学习 。本文主要从方差角、特征值和特征向量、SVD奇异值分解三个角度说明PCA降维是如何实现的 。本文的推导主要来源于以下网站，用方差和协方差矩阵来说明: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，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 。

我们知道PCA是一种数据降维的方法 。在降维的过程中，我们当然希望保留更多的特征 。PCA是一种通过数学推导进行降维的方法，保留了大部分特征 。在推导之前，我们要了解一些基础知识:两个维数相同的向量的内积定义为:假设A和B是两个N维向量，我们知道N维向量可以等价地表示为N维空间中原点发出的有向线段 。为简单起见，我们假设A和B都是二维向量，那么A(x1，

3、统计学方法:主 成分分析(PCA本文重点介绍降维中常用的统计分析方法之一:Main 成分 分析法 。对于影响31个城市综合评价的8个指标，主要用成分 分析法来确定8个指标的权重 ， 用SPASS和Python来操作 。Principalcomponentsanalysis的主要思想是通过线性组合(矩阵旋转)将原始变量转化为若干个行无关变量，新生成的变量包含了原始变量的大部分信息，从而达到降维的目的 。

在实际使用中 ， 如果变量之间的数据波动较大，就需要对数据进行归一化处理 。但在标准化的过程中，一些原本描述变量间离差差异的信息会被抹去 。所以标准化要看实际使用场景 。Principal 成分分析不要求数据服从正态分布，由于应用范围广，主要采用线性变换的技术 。通过对原始变量的综合和简化，可以客观地确定各指标的权重，避免主观判断的随意性 。

4、详解主 成分分析PCAmain成分analysis(简称PCA)是最重要的数据降维方法之一 。本文从主成分分析的思想出发，逐步推导主成分分析 。对于 ， 我们要从一个维度降到另一个维度，同时要把信息损失降到最低 。比如从维度到:我们可以把维度降低到第一个主成分轴或者第二个主成分轴 。那么如何找到这些本金成分轴 ， 选择最优的成分轴呢？
先解决一些基本概念 。要获得原始数据的新的表示空间，最简单的方法是对原始数据进行线性变换(基变换):其中原始样本是基向量和新的表达式，数学表达式:其中是行向量，代表第一个基数，是列向量，代表第一条原始数据记录 。那时，它是基地的次元空间 。

    推荐阅读


    上一篇：数据分析 网站源码,python数据分析源码

    下一篇：扫频分析干扰,fdd1800扫干扰中心频点