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Ppt《主成分分析讲义》PPT课件单击添加副标题汇报人PPT目录01单击添加目录项标题02主成分分析概述03主成分分析的步骤04主成分分析的算法实现05主成分分析的优缺点06主成分分析的案例应用07总结与展望01添加章节标题02主成分分析概述什么是主成分分析主成分分析的定主成分分析的原主成分分析的步主成分分析的应义理骤用主成分分析的原理主成分分析的定主成分分析的数主成分分析的统主成分分析的应义学原理计原理用场景主成分分析的应用场景金融领域用于风险评估、投资组自然语言处理用于文本分类、情合优化等感分析等医学领域用于疾病诊断、疗效评其他领域如市场调研、环境监测估等等图像处理用于图像压缩、特征提取等03主成分分析的步骤数据标准化l定义将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间l目的消除不同量纲对分析结果的影响l方法最小-最大规范化、Z-score标准化l公式x_std=x-min/max-min或x_std=x-mean/sd计算协方差矩阵定义协方差计算方法利作用用于描注意事项协矩阵是各个特用原始数据矩述特征变量之方差矩阵是对征变量两两之阵的转置矩阵间的相关性称的,对角线间的协方差组与原矩阵相乘,上的元素是各成的矩阵得到协方差矩个特征变量的阵方差计算特征值和特征向量计算方法通过矩阵运算求特征值的意义表示各主成出特征值和特征向量分对原始数据的贡献程度定义特征值和特征向量是特征向量的意义表示各主主成分分析中的重要概念成分的方向选择主成分确定主成分个数构建主成分矩阵计算主成分得分解释主成分含义04主成分分析的算法实现迭代法迭代法的基迭代法的收本思想敛性迭代法的计迭代法的优算步骤缺点雅可比方法l定义雅可比方法是一种用于求解主成分分析的迭代算法l原理基于高斯-马尔科夫定理,通过迭代计算得到主成分l步骤初始化矩阵、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、迭代更新矩阵l特点简单易行,适用于大规模数据集奇异值分解()SVD奇异值分解的基奇异值分解在主奇异值分解的算奇异值分解的优本原理成分分析中的应法实现步骤缺点及改进方向用05主成分分析的优缺点优点降维通过主成分分析,可以将多个变量转化为少数几个主成分,从而降低问题的复杂性和计算成本保留主要信息主成分分析能够保留原始数据中的主要信息,使得降维后的数据仍然能够反映原始数据的特征和规律客观性主成分分析是一种客观的方法,避免了主观因素对结果的影响,使得结果更加可靠和稳定可解释性主成分分析的结果具有可解释性,可以直观地理解各个主成分的含义和贡献,从而更好地解释数据缺点对数据依赖较大,需要满足正态分布等条件只能考虑线性关系,对于非线性关系效果不佳无法处理缺失值或异常值计算复杂度较高,需要较大的计算资源06主成分分析的案例应用案例一人脸识别人脸识别背景人脸识别算法原理主成分分析在人脸识别中实验结果及分析的应用案例二数据降维l案例背景介绍数据降维的背景和意义l数据降维方法详细介绍主成分分析的数据降维方法l案例实现展示如何使用主成分分析进行数据降维的代码实现l案例结果展示数据降维前后的效果对比和分析案例三市场细分案例背景介绍市场细分的概添加标题念和意义,以及为什么选择这个案例进行讲解数据来源说明数据来源和数添加标题据预处理过程,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等主成分分析过程详细介绍主添加标题成分分析的步骤和方法,包括确定主成分个数、解释主成分含义、计算主成分得分等结果解释对主成分分析结果添加标题进行解释,包括各主成分的含义、对市场细分的贡献程度等结论与展望总结案例分析的添加标题结论,并指出未来可以进一步探讨的方向07总结与展望主成分分析的总结主成分分析的基本思想主成分分析的步骤和算法主成分分析的应用场景主成分分析的优缺点对未来研究的展望探索新的主成分拓展主成分分析深入研究主成分结合其他数据分分析方法在各个领域的应分析的理论基础析方法,提高分用析效果感谢观看汇报人PPT。