关键词：
sklearn中的降维算法PCA和SVD
1 概述
1.1 从什么叫“维度”说开来
1.2 sklearn中的降维算法
2 PCA与SVD
2.1 降维究竟是怎样实现？
2.2 重要参数n_components
2.2.1 迷你案例：高维数据的可视化
2.2.2 最大似然估计自选超参数
2.2.3 按信息量占比选超参数
2.3 PCA中的SVD
2.3.1 PCA中的SVD哪里来？
2.3.2 重要参数svd_solver 与 random_state
2.3.3 重要属性components_
2.4 重要接口inverse_transform
2.4.1 迷你案例：用人脸识别看PCA降维后的信息保存量
2.4.2 迷你案例：用PCA做噪音过滤
2.5 重要接口，参数和属性总结
3 案例：PCA对手写数字数据集的降维
4 附录
4.1 PCA参数列表
4.2 PCA属性列表
4.3 PCA接口列表
机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法pca和svdpca与svd之pca中的svd(代码片段)
PCA中的SVD1PCA中的SVD哪里来？细心的小伙伴可能注意到了，svd_solver是奇异值分解器的意思，为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数？不是两种算法么？我们之前曾经提到过，PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算，两者都是运... 查看详情
机器学习实战基础（二十七）：sklearn中的降维算法pca和svdpca对手写数字数据集的降维(代码片段)
PCA对手写数字数据集的降维1.导入需要的模块和库fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandas 查看详情
详解主成分分析pca与奇异值分解svd-pca对手写数据集的降维&用pca做噪音过滤菜菜的sklearn课堂笔记(代码片段)
数据预处理章节一直用的这个数据集在本个案例中，由于PCA也有random_state参数，而并未设置，因此结果可能有不同fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimpor 查看详情
机器学习——降维（主成分分析pca线性判别分析lda奇异值分解svd局部线性嵌入lle）
...成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最常用的降维方法之一，在数据压缩和消除冗余方面具有广泛的应用，本文由浅入深的对其降维原理进行了详细总结。目录1.向量投影和矩阵投影的含义向量降维和矩阵降维的含... 查看详情
sklearn中的pca(代码片段)
...-learnPCA类介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA，我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法。 除了PCA类以外，最常用的PCA相关类还有KernelPCA类... 查看详情
详解主成分分析pca与奇异值分解svd-降维后的矩阵components_&inverse_transform菜菜的sklearn课堂笔记(代码片段)
V(k,n)这个矩阵保存在.components_这个属性当中我们之前谈到过PCA与特征选择的区别，即特征选择后的特征矩阵是可解读的，而PCA降维后的特征矩阵式不可解读的：PCA是将已存在的特征进行压缩，降维完毕后的特征不是原本的特征矩... 查看详情
sklearn特征降维利器——pcatsne
...要区别在于，所在的包不同（也即机制和原理不同）fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.manifoldimportTSNE因为原理不同，导致，tsne保留下的属性信息，更具代表性，也即最能体现样本间的差异；TSNE运行极慢，PCA则相对较快；因此更... 查看详情
使用 PCA 进行文本分类的降维
】使用PCA进行文本分类的降维【英文标题】：DimensionalityreductionusingPCAfortextclassification【发布时间】：2018-04-1502:21:28【问题描述】：我正在对文档进行文本分类，我有大约4k个类别和110万个数据样本。我正在构建包含每个文档中单... 查看详情
pca算法原理讲解
...nentAnalysis）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分量。 PCA的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后方差最大，后者的优化条件为点到划分... 查看详情
机器学习sklearn无监督学习降维算法pca(代码片段)
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.decompositionimportPCA#X为样本特征，Y为样本簇类别，共1000个样本，每个样本3个特征，共4个簇 查看详情
机器学习sklearn无监督学习降维算法pca(代码片段)
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奇异值分解（svd）与在降维中的应用
...机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD... 查看详情
机器学习--pca降维和lasso算法
...话，更便于可视化展示；去除数据噪声降低算法开销常见的降维算法有主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）、因子分析（FactorAnalysis）和独立成分分析（IndependentComponentAnalysis，ICA 查看详情
数据降维技术—奇异值分解（svd）
...ueDecomposition。首先我们要明白，SVD是众多的矩阵分解技术中的一种，矩阵分解方式很多，如三角分解（LU分解、LDU分解、乔列斯基分解等）、 查看详情
奇异值分解(svd)原理与在降维中的应用
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白面机器学习-降维
...，全局的降维方法。最大方差理论：3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有较大的方差，噪声具有较小的方差，信噪比越大意味着数据的质量越好，信噪比越小图像质量越差，PC... 查看详情
跟我学算法-pca(降维)(代码片段)
pca是一种黑箱子式的降维方式，通过映射，希望投影后的数据尽可能的分散，因此要保证映射后的方差尽可能大，下一个映射的方向与当前映射方向正交pca的步骤：第一步:首先要对当前数据(去均值)求协方差矩阵，协方差矩阵=... 查看详情
主成分分析（pca）原理
...以及储存空间，需要对这些高维数据进行一定程度上的降维，并尽量保证数据的不失真。PCA和ICA是两种常用的降维方法。PCA：principalcomponentanalysis，主成分分析ICA：Independentcomponentanalysis，独立成分分析PCA,IC... 查看详情