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主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（MATLAB实现）PCA降维
主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（源码在文章后附录）1引言2关于PCA原理和算法实现2.1PCA基本原理2.2协方差计算2.3PCA实现步骤（1）PCA算法实现步骤（2）基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法（3）基于SVD分解协方差矩阵实现PCA2.4简单的总结一下MATLAB代码附页：Au
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PCA降维原理 操作步骤与优缺点
PCA全称是PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主
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主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）
目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步P
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Python实现12种降维算法
大家好，我是Peter~网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。
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哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚
