社区
纪佳琪的课程社区_NO_1
机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践
帖子详情
协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:59
课时名称
课时知识点
协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
...全文
14
回复
打赏
收藏
协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
课时名称课时知识点协方差矩阵的特征值分解算法代码实现协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
主成分分析(PCA)原理详解-
特征值
分解
&&SVD
分解
1.PCA的概念 2.
协
方
差
矩阵
和散度
矩阵
3.
特征值
分解
矩阵
3.1
特征值
与特征向量 3.2
特征值
分解
矩阵
特征值
分解
的例子 4.SVD
分解
矩阵
原理 SVD的例子 PCA
算法
实现
的两种方法 (1) 基于
特征值
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
(2)基于SVD
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
PCA主成分分析和LDA线性判别降维
PCA的做法: 通过计算数据
矩阵
的
协
方
差
矩阵
,然后得到
协
方
差
矩阵
的
特征值
特征向量,选择
特征值
最大(即方
差
最大)的k个特征所对应的特征向量组成的
矩阵
。这样就可以将数据
矩阵
转换到新的空间当中,
实现
数据特征的降维。 由于得到
协
方
差
矩阵
的
特征值
特征向量有两种方法:
特征值
分解
协
方
差
矩阵
、奇异值
分解
协
方
差
矩阵
,所以PCA
算法
有两种
实现
方法:基于
特征值
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
、基于SVD
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
。 预备知识:
协
方
差
矩阵
: PCA的理论推导: ...
机器学习7-主成分分析
文章目录1.PCA简介与原理2.PCA的一种
算法
-基于
协
方
差
矩阵
的
特征值
分解
算法
1) 原理2)
代码
实现
1.PCA简介与原理 2.PCA的一种
算法
-基于
协
方
差
矩阵
的
特征值
分解
算法
1) 原理 2)
代码
实现
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据 def loaddata(): data = np.loadtxt('data/pca_data.csv', delimiter=',') return data
主成分分析(PCA)
算法
模型
实现
及分析(MATLAB
实现
)PCA降维
主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维
算法
。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的方法,可以将具有多个观测变量的高维数据集降维,使人们可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的方面,从而能更加有效地利用大量统计数据进行定量分析,并可以更好地 由于得到
协
方
差
矩阵
的
特征值
特征向量有两种方法:
特征值
分解
协
方
差
矩阵
、奇异值
分解
协
方
差
矩阵
,所以PCA
算法
有两种
实现
方法:基于
特征值
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
、基于SVD
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
PCA(主成分分析)的学习笔记
1、基于
特征值
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
输入:数据集,需要降到k维。 1) 去平均值(即去中心化),即每一位特征减去各自的平均值。、 2) 计算
协
方
差
矩阵
3) 用
特征值
分解
方法求
协
方
差
矩阵
的
特征值
与特征向量。 4) 对
特征值
从大到小排序,选择其中最大的k个。然后将其对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量
矩阵
P。 5) 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中,即Y=PX。 2、基于SVD
分解
协
方
差
矩阵
实现
PCA
算法
输入:数据集,需要降到k维。 1) 去平均值,即每一位...
纪佳琪的课程社区_NO_1
1
社区成员
170
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
纪佳琪的课程社区_NO_1
复制链接
扫一扫
分享
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章