降维之pca算法

灰太狼 2021-01-08 14:15 693阅读 0赞

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    PCA最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用,一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,目标是基于方差提取最有价值的信息,属于无监督问题。

    相关 PCA分析

    这里写目录标题 PCA降维的优化目标为: 关于为什么对协方差矩阵求特征值和特征向量可以实现各个变量两两间协方差为0,而变量方差尽可能大 > 参考博客:htt

    相关 PCA简介

    PCA全称为principal component analysis,即主成成分分析,用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如: 1:使得数据更易显示,更易懂 2:降低

    相关 pca算法

    pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候,