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Python机器学习零基础理解PCA主成分分析
Mr数据杨
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2023-01-13 03:30:00
课时名称
课时知识点
Python机器学习零基础理解PCA主成分分析
PCA(Principal Component Analysis)是数据科学可视化和降维不可或缺的工具,虽然是一种常见的数据分析方式,但通常隐藏在复杂的数学中。常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量。
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Python机器学习零基础理解PCA主成分分析
课时名称课时知识点Python机器学习零基础理解PCA主成分分析PCA(Principal Component Analysis)是数据科学可视化和降维不可或缺的工具,虽然是一种常见的数据分析方式,但通常隐藏在复杂的数学中。常用于高维数据的降维,可用
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主成分分析
(Principal Component Analysis,简称
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)是一种统计方法,它可以通过正交变换将一组可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量,称为主成分。
PCA
的目的是在损失很少信息的前提下,将数据的维度降低,以便于后续的数据分析和可视化。
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主成分分析
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代码实现,ipynb格式
资源详情可以看我的博客: 算法笔记(14)
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主成分分析
及
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代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273
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