5.7 tensorflow2实现主成分分析(PCA) —

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总体主成分分析
- 最大可分性
- 基变换
- 方差最大思想
- 主成分定义
- 主要性质
- 参考

- 主成分的个数
- 标准化特征的总体主成分
样本主成分分析
- 样本主成分定义
- PCA求解算法
案例与实现

5.7 tensorflow2实现主成分分析(PCA) ——python实战(上篇)相关推荐

主成分分析(PCA)Python代码实现
主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)简介可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/7 ...
主成分分析(PCA)-Python代码
主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法. 算法的具体步骤如下: 1)对向量X进行去中心化. 2)计算向量X的协方差矩阵,自由度可以选择0或者1. ...
机器学习入门与Python实战（十）：数据降维PCA主成分分析
目录现实问题思考:金融股价预测数据降维为什么需要数据降维数据降维最常用的方法:主成分分析(PCA) 知识巩固 Python实战:PCA+逻辑回归预测检查者是否患糖尿病拓展学习现实问题思考: ...
Python数据集可视化：抽取数据集的两个特征进行二维可视化、主成分分析PCA对数据集降维进行三维可视化（更好地理解维度之间的相互作用）
Python数据集可视化:抽取数据集的两个特征进行二维可视化.主成分分析PCA对数据集降维进行三维可视化(更好地理解维度之间的相互作用) 目录 Python数据集可视化:抽取数据集的两个特征进行二维可 ...
机器学习-降维之主成分分析PCA算法原理及实战
主成分分析前言近年来,随着互联网和信息行业的发展,数据已经渗透到各行各业,成为重要的生产因素如数据记录和属性规模的急剧增长.社会已经进入大数据时代,数据越多越好似乎已经成为公理.然而,数据量并不是 ...
Python 主成分分析PCA
Python 主成分分析PCA 主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维.去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性 ...
[转载] Python 主成分分析PCA
参考链接: Python 主成分分析(PCA) 原文请参考:http://www.cnblogs.com/chenbjin/p/4200790.html点击打开链接主成分分析(PCA)是一种基于变量 ...
[转载] 机器学习之主成分分析PCA（Python实现）
参考链接: 使用Python进行主成分分析PCA 理解PCA:what? why? how? 当我们拿到一个数据集的时候,往往数据集中每一个样本的描述是多维的,多维的特征空间不便于我们或者计算机对其进 ...
吴恩达机器学习作业7 - K-means和PCA主成分分析（Python实现）
吴恩达机器学习作业7 - K-means和PCA主成分分析(Python实现) Introduction 在本实验中,将实现K-means聚类算法,并将其应用于图像压缩.在第二部分实验中,将使用主成分 ...
西瓜书+实战+吴恩达机器学习（十八）降维（主成分分析 PCA）
文章目录 0. 前言 1. 主成分分析PCA 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔,我会非常开心的~ 0. 前言维数灾难:在高维情形下出现的数据样本稀疏.距离计算困难等问题. 缓解 ...

5.7 tensorflow2实现主成分分析(PCA) ——python实战(上篇)

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