”PCA主成分分析“ 的搜索结果

     主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是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,下面我们就对PCA的原理做一...

     PCA(Principal Components Analysis,主成分分析),作为一种降维技术,使数据更易用于分析数据集建立数据模型。PCA是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征...

     2.2主成分分析原理 2.3算法过程 3 参数说明 3.1sklearn.decomposition.PCA 3.2 PCA对象的方法 4 案例 5 Python代码实现 5.1 代码 5.2 结果 1 知识回顾 在介绍PCA的原理之前需要回顾涉及到的相关术语: ...

     Sklearn——PCA主成分分析1.特征降维2.特征选择和特征降维的区别3.常用降维算法4.sklearn中PCA算法函数主成分分析 (PCA)不同主成分个数对应的可解释方差分析(Explained Variance)5 sklearn中的其他降维算法函数6 ...

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