pca算法
利用python的KMeans和PCA包实现聚类算法详解大数据
题目： 通过给出的驾驶员行为数据（trip.csv），对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型，激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维，然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数，来观察聚类效果的变化，练习调参。 数据介绍： 选取某一
日期 2023-06-12 10:48:40
关于PCA算法的一点学习总结
本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei ============================= PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法： 寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是：主要用于特征的降维 另外，这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里略微扯
日期 2023-06-12 10:48:40
PCA算法详解——本质上就是投影后使得数据尽可能分散（方差最大），PCA可以被定义为数据在低维线性空间上的正交投影，这个线性空间被称为主⼦空间（principal subspace），使得投影数据的⽅差被最⼤化（Hotelling, 1933），即最大方差理论。
PCA PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什
日期 2023-06-12 10:48:40【转】一文读懂PCA算法的数学原理
一文读懂PCA算法的数学原理 来源：算法数学俱乐部，算法与数学之美，编辑：nhyilin PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的
日期 2023-06-12 10:48:40关于PCA算法的一点学习总结
本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei ============================= PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法： 寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是：主要用于特征的降维 另外，这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里略微扯
日期 2023-06-12 10:48:40
关于PCA算法的一点学习总结
本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei ============================= PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法： 寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是：主要用于特征的降维 另外，这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里略微扯
日期 2023-06-12 10:48:40