”pca 机器学习“ 的搜索结果

     PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一个非监督的机器学习算法，是一种用于探索高维数据结构的技术，主要用于对数据的降维，通过降维可以发现更便于人理解的特征，加快对样本有价值信息的处理...

     本文从PCA的原理解释到算法步骤，再到最后的基于python的代码实现，对主成分分析PCA算法进行了详细介绍。并且最后分析了PCA算法的局限性。 飘飘乎如遗世独立 羽化而登仙。 --2023-9-2 筑基篇

     主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种用于数据降维的技术，旨在通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中。在这个新的坐标系中，数据的方差被最大化，这意味着我们将保留尽可能多的原始...

     【机器学习】降维——PCA（非常详细） - 阿泽的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征...

     主成分分析法本身是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维。降维可以发现更便于人们理解的特征。主成分分析法也有其他应用：如可视化；去噪。 举例： 如图所示有二维平面，横轴和纵轴分别代表不同特征，...

     机器学习：基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测（含源码+数据集文件） 源码是matlab的、源码是matlab的、源码是matlab的。重要事情说三遍！！！ 共包含178组样本数据，来源于三个葡萄酒产地，每组数据包含...

     属于非监督学习算法 PCA处理过程 方法1原则 最大可分性：样本点到这个超平面上的投影尽可能分得开，通过投影点的方差来度量 方法2原则 最近重构性：样本点到这个超平面的距离足够近 分析步骤 第一步：...

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