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     主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）是一种用于把高维数据降成低维，使分析变得更加简便的分析方法。本文给出了PCA的推导过程以及python实现，多为学习后的个人理解，如有错误还请指出。...............

      在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。在本文中，将会...

     PCA（PrincipalComponents Analysis）即主成分分析，常用于对多变量（变量之间具有相关性时）降维的方法，由于各变量之间存在一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是...

     一、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis）是一种常用的降维算法，可通过线性组合的方法将多个特征综合为少数特征，且综合后的特征相互独立，又可以表示原始特征的大部分信息。1. 主成分和...

     我们先从主成分分析PCA开始看。在解释这个方法之前，我们先快速回顾一下什么是特征的降维。在机器学习领域中，我们要进行大量的特征工程，将物品的特征转换成计算机所能处理的各种数据。通常，如果我们增加物品的...

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     应用：回归分析或者聚类分析当中（非监督学习算法) 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程。 原理推导 在一个二维平面内 下图左一是上述点在特征2方向上的映射（扔掉...

     引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。假设你使用图像来训练算法，因为图像中...

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