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目录 综述 01 使用梯度上升法求解主成分 demean 梯度上升法 02 获得前n个主成分 03 从高维数据向低维数据的映射 04 scikit-learn中的PCA 05 使用PCA降噪 手写识别例子 人脸识别 06 特征脸 特征脸 综述 “明道若昧;进道若退;夷道若颣;大方无隅;大器免成;大音希声;大象无形。” 本文采用编译器:jupyter 主成分分析 是一个非监督的机器学习算法
1 主成分分析原理 主成分分析是最常用的一种降维方法。我们首先考虑一个问题:对于正交矩阵空间中的样本点,如何用一个超平面对所有样本进行恰当的表达。容易想到,如果这样的超平面存在,那么他大概应该具有下面的性质。 最近重构性:样本点到超平面的距离都足够近 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影尽可能分开 基于最近重构性和最大可分性,能分别得到主成分分析的两种等价推导。 1.1 最近重构性
问题内容: 我有一个(26424 x 144)数组,我想使用Python在其上执行PCA。但是,网络上没有什么地方可以说明如何完成此任务(有些站点只是根据自己的站点进行PCA,因此无法找到通用的方法)。任何有任何帮助的人都会做得很好。 问题答案: 您可以在matplotlib模块中找到PCA函数: 结果将存储PCA的各种参数。它来自matplotlib的mlab部分,它是MATLAB语法的兼容性层
本文向大家介绍如何进行探索性数据分析(EDA)?相关面试题,主要包含被问及如何进行探索性数据分析(EDA)?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 EDA的目的是去挖掘数据的一些重要信息。一般情况下会从粗到细的方式进行EDA探索。一开始我们可以去探索一些全局性的信息。观察一些不平衡的数据,计算一下各个类的方差和均值。看一下前几行数据的信息,包含什么特征等信息。使用Pandas中的df.info
主要内容:安装包,示例,应用Surv()和survfit()函数生存分析涉及预测特定事件发生的时间。 它也被称为失败时间分析或分析死亡时间。 例如预测癌症患者的生存天数或预测机械系统出现故障的时间。 R中的软件包:用于进行生存分析。该包中含有函数,它将输入数据作为R公式,并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用函数来创建分析图。 安装包 语法 在R中创建生存分析的基本语法是 - 以下是使用的参数的描述 - time - 是直到事件发生的后续时间。 ev
主要内容:ANCOVA分析,比较两个模型我们使用回归分析来创建描述预测变量变量对响应变量的影响的模型。有时,如果我们有类似于是/否或男/女等值的分类变量,简单回归分析为分类变量的每个值提供多个结果。在这种情况下,可以通过使用分类变量和预测变量来研究分类变量的影响,并比较分类变量的每个级别的回归线。 这样的分析被称为协方差分析,也称为ANCOVA。 输入数据 从R提供的数据集创建一个包含字段,和的数据框。 这里我们将作为响应变量,将作为预
本文向大家介绍Android中使用tcpdump、wireshark进行抓包并分析技术介绍,包括了Android中使用tcpdump、wireshark进行抓包并分析技术介绍的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文主要介绍如何使用tcpdump和wireshark对Android应用程序进行抓包并分析,需要说明的是在抓包之前,你的Android设备必须root过了,另外你的电脑必须有Andr
主要内容:语法,示例,不同的时间间隔,多时间系列时间序列是一系列数据点,其每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子就是股票在某一天不同时间点的股票价格。另一个例子是一年中不同月份某个地区的降雨量。R语言使用许多功能来创建,操纵和绘制时间序列数据。时间序列的数据存储在称为时间序列对象的R对象中。 它也是一个R数据对象,如向量或数据帧。 时间序列对象是通过使用函数创建的。 语法 时间序列分析所使用的函数的基本语法是 - 以下是使用的参数的描述 -