欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/ ，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 目录： 数据预处理 归一化 标准化 离散化 二值化 哑编码 特征工程 特征提取 特征选择 模型评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 模型性能度量 正确率（accuracy）和错误率（error ra...
pca是一种黑箱子式的降维方式，通过映射，希望投影后的数据尽可能的分散， 因此要保证映射后的方差尽可能大，下一个映射的方向与当前映射方向正交 pca的步骤： 第一步: 首先要对当前数据(去均值)求协方差矩阵，协方差矩阵= 数据*数据的转置/(m-1) m表示的列数，对角线上表示的是方差，其他位置表示的是协方差 第二步：需要通过矩阵对角化，使得协方差为0，只...
R包ropls的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA） Original生信小白鱼 鲤小白小白鱼的生统笔记2020-01-08 收录于话题 #多变量的降维分析35 #聚类和分类23 R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（par...
4.1、多因子 4.1.1 假设检验与方差检验 假设检验适用于（数据样本较小时） 方差检验适用于（数据样本较大时） import numpy as np import scipy.stats as ss #生成一20个数的标准正态分布 norm_dist = ss.norm.rvs(size=20) #检测norm_dist是否是正态分布，使用的方...
https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入 > > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率...
MATLAB实例：PCA（主成成分分析）详解作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看：Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,t...
8 Dimensionality Reduction8.3 Motivation8.3.1 Motivation I: Data Compression第二种无监督问题：维数约简（Dimensionality Reduction）。通过维数约简可以实现数据压缩（Data Compression），数据压缩可以减少计算机内存使用，加快算法运算速度。什么是维数...
PCA和LDA都是经典的降维算法。PCA是无监督的，也就是训练样本不需要标签；LDA是有监督的，也就是训练样本需要标签。PCA是去除掉原始数据中冗余的维度，而LDA是寻找一个维度，使得原始数据在该维度上投影后不同类别的数据尽可能分离开来。 PCA PCA是一种正交投影，它的思想是使得原始数据在投影子空间的各个维度的方差最大。假设我们要将N维的数据投影到M维...
1、从文件中读取图像数据（一共40个人，每人5张图片，图片大小为112*92，格式为pgm，每个人的图像单独存放在一个文件夹中） function [imgRow,imgCol,FaceContainer,faceLabel]=ReadFaces(nFacesPerPerson, nPerson, bTest) % 读入ORL人脸库的指定数目的人脸前前五张...
目录 主成分分析(PCA) 一、维数灾难和降维 二、主成分分析学习目标 三、主成分分析详解 3.1 主成分分析两个条件 3.2 基于最近重构性推导PCA 3.2.1 主成分分析目标函数 3.2.2 主成分分析目标函数优化 3.3 基于最大可分性推导PCA 3.4 核主成分分析(KPCA) 四、主成分分析流程 4.1 输入 4.2 输出...