PCA降维原理维基百科介绍:主成分分析(英文:Principalcomponentsanalysis，PCA)是分析、化简数据的一种技术 。PCA主成分分析Image数据降维码；获取原数据的N行M列，写成n*m的矩阵形式；数据集权，【嵌入牛鼻】数据如何降维【嵌入牛题】数据降维【嵌入牛文】随着数据集的增加，大型数据平台和并行性被导出 。
【pca分析中 数据先降维,PCA分析是用什么数据做的】
1、常用降维方法之PCA和LDAPCA本质上是以方差最大的方向作为主要特征，数据是在各个正交方向上“解耦”的，即在不同的正交方向上不相关 。方差最大的维度是主成分 。主成分分析是一种常见的线性降维方法 。高维的数据通过线性投影映射到低维的数据 。期望新特征的方差在投影维度上尽可能大 ， 方差越大，特征越有效，生成的新特征之间的相关性越小 。
计算样本的协方差矩阵，然后将协方差矩阵分解成特征值，取最大n个特征值对应的特征向量构造投影矩阵 。再举个栗子:我们举个简单的例子来说明PCA的过程 。假设我们的数据集合有10个二维数据(2.5，2.4) ， (0.5，0.7)，(2.2 ， 2.9)，(1.9，2.2)，(3.1 ， 3.0) 。
2、葫芦书第四章——降维在机器学习中 ， 数据通常需要表示为向量，用输入模型进行训练 。但是，众所周知，在处理高维向量和分析时，会极大地消耗系统资源 ， 甚至造成维度灾难(此处记录了相关注释) 。因此，用一个低维向量来表示原来的高维特征就显得尤为重要 。在机器学习领域 ， 我们从原始的数据中提取特征，有时会得到更高维的特征向量 。在这些向量所在的高维空间中 ， 有很多冗余和噪声 。
主成分分析(PCA)作为降维中最经典的方法，属于线性的、无监督的、全局的降维算法 。1.所谓主成分，就是对原有特征进行线性组合得到的新特征，尽可能保留原有特征的方差 。2.设置一组参数，记住原特征是，新特征是 。根据定义，我们要使方差尽可能大 ， 也就是这是我们的目标函数 。3.具体求解过程取决于特征值分解 。(a)是二维空间中数据的集中群 。我们很容易看出主成分所在轴(以下简称主轴)的大致方向，也就是(b)中黄线所在的轴 。
3、PCA降维原理维基百科介绍:主成分分析(英文:Principalcomponentsanalysis ， PCA)是分析、化简数据的一种技术 。主成分分析常用于降低数据集的维数，同时保持数据集对方差贡献最大的特征 。和不说是一样的 。下面通过一个简单的案例来介绍一下PCA的作用 。如果我们在六个小鼠样品中检测基因1的表达，我们可以容易地看到基因1的表达在小鼠13中是相似的，但在小鼠46中是相似的 。如果同时检测两个基因，可以在二维坐标轴上标记不同的小鼠样本，看到13号小鼠的整体表达是相似的，而46号小鼠的整体表达是相似的 。把基因的数量放大到三倍，我们仍然可以通过三维坐标轴标注不同样本的分布，但是如果基因的数量增加到四个或者更多 ， 就很难继续增加坐标轴的维度来绘制了(思维空间超出了一般人的认知) 。
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