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《主成分分析》课件PCA PPT主成分分析#PCA介绍##主成分分析()是一种常见的数据降维方法-PCA通过将高维数据映射到低维空间,以发现数据中的主要变化-...步骤PCA数据中心化1将数据减去数据平均值,以使数据中心位于原点计算数据协方差矩阵2计算数据在不同维度之间的相关性,得到协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征3向量通过对协方差矩阵进行特征值分解,得选择前个最大的特征值对应的n4到特征值和特征向量特征向量,构成特征向量矩阵根据特征值的大小,选取对应的特征向将数据投影到特征向量上得到降5量来构成特征向量矩阵维后的数据将数据乘以特征向量矩阵,得到在新的低维空间中投影的数据应用PCA数据可视化压缩数据和降噪通过降维,可以将高维数据可视化到二维可以用于将数据压缩到较低的维度,同时PCA PCA或三维空间去除数据中的噪声特征选择数据预处理通过可以找到数据中最能解释数据变异的在机器学习中,使用进行数据预处理可以PCA PCA特征提高模型的性能与线性回归的比较PCA用于降维,而线通过寻找最大方线性回归通过拟合一1PCA2PCA3性回归用于预测差方向来解释数据差个线性函数来解释数异据帮助我们理解数据的PCA本质,而线性回归则是用通过找到能够解释数线性回归则通过拟合一个PCA来预测未知的结果据最大方差的方向来降低线性函数来解释数据之间数据的维度的关系总结是一种有用的数据降维方法,通过计算数据协方差矩阵和特征向量,可以找到数据中的主要变化方向PCA在数据可视化、压缩、特征选择和预处理等方面有广泛的应用PCA。