PCA
BigDataAIML-Kaggle-How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python
How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python https://www.kaggle.com/code/aurbcd/pca-using-numpy-from-scratch PCA using N ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
R : PCA 主成分分析
主成分分析 rm (list = ls ()) library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数 ......
模式识别实验：基于主成分分析（PCA）的人脸识别
前言 本文使用Python实现了PCA算法，并使用ORL人脸数据集进行了测试并输出特征脸，简单实现了人脸识别的功能。 环境配置： matplotlib==3.7.2 numpy==1.25.2 opencv_python==4.8.1.78 1. 准备 ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图 ......
PCA (principal component analysis)算法
一、 PCA算法 PCA(principal component analysis)是一种应用广泛的降维算法，其基本思想是想通过找到一个低维的“最具有代表性”的方向，并将原数据映射到这个低维空间中去，从而实现数据的降维。 1. 算法原理 我们先从二维数据简单说明，假设我们有n个二维数据组成的数据集\ ......
[机器学习复习笔记] PCA 主成分分析（特征值分解、SVD分解）
PCA 主成分分析 1. 特征值分解 1.1 特征值分解的前提 矩阵是 方阵 矩阵是 可对角化的，即通过相似变化转化为对角矩阵。（相似变换 不会改变矩阵的特征值和特征向量 ） 矩阵的特征向量 线性无关，保证了特征值分解的 唯一性。 1.2 特征值分解 给定一个矩阵 \(A \in \mathbb{R ......
基于三维点云数据的主成分分析方法（PCA）的python实现
https://github.com/mengxingshifen1218/learning-pointcloud/blob/master/%E6%B7%B1%E8%93%9D/CH1/PointCloudHomework1/pca_normal.py KD-Tree原理详解 https://zhu ......
PCA 降维分析
数据来源: 从这篇博客中借用下，百度云网页端居然可以直接下载文件了，稀奇 数据已经分享在百度云：客户年消费数据 密码：lehv 该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额，共有440个样本 分析过程： 用python和R做个简单的PCA分析，顺便比较下结果是不是一致 numpy计算结果： imp ......
NA in PCA
So there is no na.action argument for the form you used, and your 'na.omit' matches 'retx'. Try prcomp(~ ., data=ot, na.action=na.omit, scale=TRUE) or ......
三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD
前言 本文将深入研究三种强大的降维技术——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和奇异值分解(SVD)。我们不仅介绍这些方法的基本算法，而且提供各自的优点和缺点。 本文转载自DeepHub IMBA 作者：Indraneel Dutta Baruah 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注 ......
三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD
随着数据集的规模和复杂性的增长，特征或维度的数量往往变得难以处理，导致计算需求增加，潜在的过拟合和模型可解释性降低。降维技术提供了一种补救方法，它捕获数据中的基本信息，同时丢弃冗余或信息较少的特征。这个过程不仅简化了计算任务，还有助于可视化数据趋势，减轻维度诅咒的风险，并提高机器学习模型的泛化性能。 ......
聊聊基于Alink库的主成分分析(PCA)
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主 ......
Seurat Tutorial 5：使用 reciprocal PCA (RPCA) 快速整合
> ### **写在前面** > 学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度，分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新，建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容：\ > 文献篇：\ > [1.文献阅读：(Seurat V1) 单细胞基因表达数据的空间重建](ht ......
基于PCA的最小包围盒
参考文章： http://t.csdn.cn/LK1RZ http://t.csdn.cn/DEhQC http://t.csdn.cn/2LKWV http://t.csdn.cn/AGicg http://t.csdn.cn/9Vqk6 下面基于PCA的最小包围盒的代码是一样的，都是参考上述博客 ......
R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析全球气候变化对各国土地面积影响|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31445 最近我们被客户要求撰写关于各国土地面积的研究报告，包括一些图形和统计输出。 机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。 课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化 ......
【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分 ......
PCA主成分分析的理解
u |_matrix1x2_{{-0.70710678118654757};{-0.70710678118654735}} x^(1) |_matrix1x2_{{-0.51805350077523271};{-1.5767841510657621}} x_approx^(1) |_matrix1x ......
主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）
[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
主成分分析PCA
## 主成分分析PCA [TOC] ### 简介 降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。利用正交变换把由线性相关变量表示的数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关变量称为主成分。主成分的 ......
采用PCA算法&KMeans算法来实现用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析）（附带数据集下载）
实现该项目的流程如下 """ 项目：用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析） 主算法：PCA降维算法 KMeans算法 总思路 1、导包 2、获取数据 3、数据处理 5、特征工程（使用PCA降维） 6、使用KMeans算法进行模型训练 7、模型评估 """ First of all！！导包 # 1、导 ......
使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调
与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。 下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分分析(PCA)来实现的。这些嵌入是从处于不同微调阶段的模型及其相应的检查点 ......
基于matlab的手势识别系统，支持新手势录入，pca或者特征提取，机器学习算法训练迭代，分辩手势1到10，可增
基于matlab的手势识别系统，支持新手势录入，pca或者特征提取，机器学习算法训练迭代，分辩手势1到10，可增加样本数量。自主编程，不重复。 ID:69500662835908419 ......
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。先对数据集进行主成分分析，自主根据贡献率选择主成分；同时计算KMO验证值；用PCA以后数据进行BP神经网络回归预测。可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。很方便，初学者容易上手。YID:9545655001521325 ......
数据代码分享|R语言主成分（PCA）、主轴因子分析（PA）员工满意度调查数据可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33116 原文出处：拓端数据部落公众号 在现代组织管理中，员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。了解员工的满意度水平以及影响满意度的因素对于提高员工工作动力、维护组织稳定与发展具有重要意义。 为了深入探究员工满意度的内在结构和影响因 ......
数据处理-PCA降维是怎么做的?
# 数据降维PCA-核心思路-换基 ## 将数据放到新的低维基中 例：二维数据投影到一维坐标系下表示：  **选择 ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
PCL_PCA点云主方向分析
# 1.使用PCA计算点云主方向，并进行矫正 ```c++ #include"vtkAutoInit.h" #ifndef VTK_MODULE_INIT VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); // VTK was built with vtkRenderingO ......