会员服务
在统计中，主成分分析（PCA）是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维，三维或更高维空间中的点集合，可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础，其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
主成分分析用于可视化（附链接）
主成分分析用于可视化（附链接）
大数据文摘
0+阅读 · 2022年3月14日
科学家如何使用机器学习？《机器学习导论》2021这份讲义为你简明讲解，80页pdf
科学家如何使用机器学习？《机器学习导论》2021这份讲义为你简明讲解，80页pdf
专知
0+阅读 · 2021年2月12日
估计点云中的曲面法线
估计点云中的曲面法线
计算机视觉life
2+阅读 · 2020年12月7日
【NLP笔记】理论与实践详解词向量
【NLP笔记】理论与实践详解词向量
AINLP
0+阅读 · 2020年10月30日
【NLP笔记】理论与实践详解词向量
【NLP笔记】理论与实践详解词向量
深度学习自然语言处理
0+阅读 · 2020年10月18日
用 Python 详解《英雄联盟》游戏取胜的重要因素！
用 Python 详解《英雄联盟》游戏取胜的重要因素！
CSDN
0+阅读 · 2020年8月22日
为什么师姐的SCI论文如此高产？今天终于被我发现了…
为什么师姐的SCI论文如此高产？今天终于被我发现了…
学术头条
5+阅读 · 2020年7月29日
奇异值分解：协同过滤的前奏，你是SVD（下）
奇异值分解：协同过滤的前奏，你是SVD（下）
AINLP
0+阅读 · 2020年4月27日
【主成分分析法】NLPer的断舍离（下篇）
【主成分分析法】NLPer的断舍离（下篇）
深度学习自然语言处理
0+阅读 · 2020年4月18日
【主成分分析法】NLPer的断舍离（上篇）
【主成分分析法】NLPer的断舍离（上篇）
深度学习自然语言处理
0+阅读 · 2020年4月18日
主成分分析法：NLPer的断舍离（上篇）
主成分分析法：NLPer的断舍离（上篇）
AINLP
0+阅读 · 2020年4月18日
主成分分析法：NLPer的断舍离（下篇）
主成分分析法：NLPer的断舍离（下篇）
AINLP
0+阅读 · 2020年4月18日
700页的机器学习笔记火了！完整版开放下载
700页的机器学习笔记火了！完整版开放下载
CVer
1+阅读 · 2020年3月27日
多因素问题分析时，如何确立各因素权重？
多因素问题分析时，如何确立各因素权重？
人人都是产品经理
74+阅读 · 2020年3月4日
参考链接
父主题
统计学习
数据降维
微信扫码咨询专知VIP会员
Top