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2018年6月24日
机器学习:PCA(高维数据映射为低维数据 封装&调用)
摘要: 一、基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分;取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集。 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征
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posted @ 2018-06-24 19:47 何永灿
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