pca

小喵要摸鱼

计算机应用数学--第三次作业A = [ 1 0 0 1 2 1 − 1 0 ] A= \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 &1 \\ 2 & 1 \\ -1 & 0 \end{bmatrix} A= 102−10110

吴恩达机器学习作业ex7:K 均值聚类和主成分分析(Python实现)详细注释在本练习中，您将实现 K-means 算法，并将其用于图像压缩。进行图像压缩。首先，您将从一个示例二维数据集开始。将帮助你直观地了解 K-means 算法的工作原理。之后，您将使用 K-means 算法进行图像压缩，将图像中出现的颜色数量减少到该图像中最常见的颜色。这部分练习将使用 ex7.m。

PCA算法降维代码示例这段代码将数据进行PCA降维至3维，并绘制一个三维散点图，展示降维后的前3个主成分。

机器学习笔记人脸识别技术全面回顾和小结(1)人脸识别是视觉模式识别的一个细分问题。人类一直在识别视觉模式，我们通过眼睛获得视觉信息。这些信息被大脑识别为有意义的概念。对于计算机来说，无论是图片还是视频，它都是许多像素的矩阵。机器应该找出数据的某一部分在数据中代表了什么概念。这是视觉模型识别中的一个粗略分类问题。对于人脸识别，需要在所有机器认为人脸的数据部分区分人脸属于谁。这是一个细分问题。

吴恩达机器学习笔记：第 8 周-14降维(Dimensionality Reduction) 14.3-14.5主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点的向量，而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度。

【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。

sklearn主成分分析PCAPCA，即主成分分析(Principal components analysis)，顾名思义就是把矩阵分解成简单的组分进行研究，而拆解矩阵的主要工具是线性变换，具体形式则是奇异值分解。

主成分分析法的简介及应用主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）是种常用的数据降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据的主要特征。PCA通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新坐标系的选择是使得数据在新坐标系下的方差最大化。这样做的目的是为了减少数据的维度，同时尽量保留原始数据的信息。

【Machine Learning】Unsupervised Learning本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义无监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

Sarapines Programmer

【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术🌈个人主页：Sarapines Programmer 🔥 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》 ⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE

R语言：主成分分析PCA主成分分析（或称主分量分析，principal component analysis）由皮尔逊（Pearson,1901）首先引入，后来被霍特林（Hotelling,1933）发展。

【机器学习】sklearn降维算法PCA如何实现降维？【即减少特征的数量，又保留大部分有效信息】将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带无效信息的特征等等，逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分信息的，特征更少的，新特征矩阵。在降维中，PCA使用的信息量衡量指标，就是样本方差，又称可解释性方差，方差越大，特征所带的信息量越多。 S 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ^ ) 2 S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\hat{x})^2 S2=n−11i=1∑n(xi−x^)2

机器学习之心

分类预测 | MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测。Matlab实现基于PCA-LSTM主成分分析-长短期记忆神经网络多输入分类预测（完整程序和数据）基于主成分分析-长短期记忆神经网络分类预测，PCA-LSTM分类预测，多输入分类预测（Matlab完整程序和数据）输入多个特征，可用于二分类及多分类模型，可视化展示分类准确率。运行环境Matlab2018及以上。

我行我素，向往自由

主成分分析PCA算法Principal Components Analysis这个协方差矩阵是一个nXn的，且是对称矩阵，就会有n个特征值λ和特征向量v，每个特征向量也是n维的。第一行特征向量v对应特征值λ1 。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第58期】基于MATLAB的PCA-Kmeans、PCA-LVQ与BP神经网络分类预测模型对比基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测共包含178组样本数据，来源于三个葡萄酒产地，每组数据包含产地标签及13种化学元素含量，即已知类别标签。把样本集随机分为训练集和测试集（70%训练，30%测试），根据已有数据集训练一个能进行葡萄酒产地预测的模型，以正确区分三个产地所产出的葡萄酒，分别采用PCA+Kmeans、PCA+LVQ、BP神经网络等方法进行模型的训练与测试，准确率都能达到95%左右。