PCA降维之糖尿病检测（上篇）

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2023-01-13 02:52:38

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主成分分析（PCA）或其他降维技术可以减少特征数量，同时保持大部分信息。 3. **特征工程**： - **特征选择**：通过相关性分析、递归特征消除等方式选择最能影响目标变量的特征，降低模型复杂度，提升模型解释性。...

主成分分析（PCA）是一种常见的数据分析方法，用于降维和特征提取。在眼底图像处理中，PCA可以用来发现图像的主要特征，即那些对图像信息贡献最大的方向。通过PCA，我们可以将高维的像素空间转换到一个低维空间，...

- 选择合适的特征子集，如使用PCA（主成分分析）进行降维。 - 实施重采样技术，如Bootstrap抽样，以减少过拟合风险。总的来说，KNN是一种基础且实用的机器学习算法，尤其适用于小规模数据集和分类任务。理解其原理...

测试问题数据集包括波士顿房价、鸢尾花问题、糖尿病数据、手写数字的识别、体能训练、葡萄酒鉴别、威斯康星州癌症诊断等，而实际问题数据集包括人脸数据、20 个新闻文本数据、标记的人脸数据、森林覆盖类型、路透社...

同时，特征选择和降维技术如主成分分析(PCA)也可以帮助减少计算复杂度并提高模型效果。总之，"machine_data.7z" 提供了丰富的机器学习实践资源，涵盖了回归和分类两种基本任务，对于学习和提升机器学习技能非常有...

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