Python使用三种方法实现PCA算法

2018-01-23

Python使用三种方法实现PCA算法 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数 ...

数据挖掘实战：PCA算法

2016-11-23

数据挖掘实战：PCA算法 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如： 一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每 ...

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论

2020-07-03

在机器学习中，有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理，这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的，并且很大程度上影响着算法的复杂度，因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...

机器学习数据降维方法：PCA主成分分析

2020-06-16

PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。PCA步骤： 将原始数据按列组成n行m列矩阵X 将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 求出协方差矩阵 求 ...

十分钟搞定PCA主成分分析

2018-07-09

十分钟搞定PCA主成分分析 在数据建模当中我们经常会听到一个词叫做降维，首先咱们先来唠一唠数据为啥要降维呢？最主要的原因还是在于一方面使得我们需要计算的量更少啦，想象一下一个100维的数据和一个10维数据 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

机器学习实战之PCA

2017-03-14

机器学习实战之PCA 1.  向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

主成分分析（PCA）特征选择算法详解

2017-03-12

主成分分析（PCA）特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显 ...

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

2015-04-02

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

10大常用数据分析方法及其在各行业的应用案例

2024-09-05

在当今数据驱动的时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。对于新人来说，掌握常用的数据分析方法不仅能够帮助你更好地理解行业动态，还能为你在职场上加分。那么，本文将结合实际案例，深入探讨10种常用 ...

数据分析流程：如何做有效的数据分析

2024-08-20

数据分析如今已成为各行业决策的重要工具，然而，分析过程不仅仅是简单的数据处理，更是一项需要系统性和逻辑性的工作。一个有效的数据分析流程通常包括明确目标、数据收集与清洗、模型建立与评估、以及最后 ...

每天一个数据分析题（四百八十六）- 非监督学习

2024-08-19

关于非监督学习，PCA的缺点是？ A.        去除数据中的冗余信息 B.        简洁 C.        全局降维 D.        线性降维 ...

数据相关性分析：揭示数据之间的深层联系

2024-08-19

数据相关性分析是数据分析中的重要环节，作为一个致力于帮助新入行数据分析领域的专业人士，我深知数据相关性分析的价值。它不仅揭示了变量之间的相互影响，更为数据驱动的决策提供了坚实的基础。本文将带领 ...

数据分析怎么做：全面指南

2024-08-16

数据分析是一项复杂且系统性的工作，涵盖从基础数据收集到最终决策支持的多个步骤和方法。本文将为你详细介绍数据分析的基本流程、关键技能、实际应用场景，以及如何通过有效的技术和工具提升数据分析能力。 ...

表格数据分析基础：如何解读和分析数据

2024-08-15

表格数据分析是数据科学中至关重要的环节，是任何数据驱动决策的基石。本文将系统地探讨如何解读和分析表格数据，以便从中提取出有价值的信息和指导决策的洞察。 1. 确定分析目标 在开始任何数据分 ...

Stata在数据分析中的应用：深入挖掘数据

2024-08-15

Stata是一款功能强大且广泛应用的专业数据分析软件，尤其在数据挖掘和深入分析中表现出色。本文将详细介绍Stata的多种应用，从基础的数据管理到高级统计分析，再到深度学习模型的构建，以帮助用户更好地理解和利用 ...

数据挖掘分析技术：从数据中获取洞察

2024-08-15

数据挖掘分析技术是一门结合了统计学、机器学习、数据库和算法等多学科方法的科学，其目的是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识，为企业决策提供支持，提升竞争力和运营效率。随着数据量的爆炸性增长，数据挖 ...

数据分析学习路线图：构建你的知识体系

2024-08-14

数据行业中常见的统计分析方法有哪些？

2024-06-04

在数据行业中，统计分析方法是非常重要的工具之一，它们帮助我们理解数据、发现模式和趋势，并支持决策制定过程。下面是一些常见的统计分析方法： 描述性统计分析：描述性统计分析用于总结和描述数据的主要特征。 ...

如何在R中执行异常检测和异常值删除？

2024-04-15

异常检测和异常值删除是数据分析中一个重要的步骤，它能帮助我们发现并处理数据集中的异常情况。在R语言中，有多种方法可以执行异常检测和异常值删除。本文将介绍一些常用的技术和函数，并提供示例代码。 首先，我 ...