为什么说pca是一种在最小均方差意义下的最佳数据表现形式？

写回答
好问题 0 提建议
追加酬金
关注问题
分享
邀请回答
编辑收藏删除
收藏举报

1条回答默认最新

关注

码龄粉丝数原力等级 --

被采纳

被点赞

采纳率
weixin_43723566 2018-11-19 09:50
关注
PCA后数据维度变得少了，数据信息还在。

解决无用
评论打赏
分享
举报

评论

按下Enter换行，Ctrl+Enter发表内容

报告相同问题？

关注问题

PCA中一个特征列的数据是一个维度吗？ python 机器学习
2022-12-26 11:57

回答 2 已采纳是的，如果你有100个样本，6列特征列，那么这个数据集是六维的。使用 PCA 进行降维时，你可以选择降到任意维度，例如 2 维。如果你使用 PCA 降维到 2 维，你将得到一个 100 行 2 列的矩
pca = PCA(n_components= n) 其中n是主成分比例，还是降到几维？ sklearn 机器学习
2022-04-23 11:45

回答 2 已采纳都正确. 如果是浮点数就表示保留的比例详情可以看官方文档或者源码
为什么Integer类创建的对象在省略.toString的情况下可以直接输出? java
2021-08-04 20:38

回答 2 已采纳应该是触发了自动拆箱？Integer是java对int的包装类，在需要传递int作为参数的地方传入一个Integer对象，java会自动把这个Integer拆成int，反之在Integer作为参数的地
降维算法之弄清原因：数据挖掘or图像处理，我们为啥要进行特征工程and降维？
2023-06-07 16:59

在学AI的Heath的博客本文主要目的在于明确使用降维算法的原因以及简要了解主要降维算法及其在sklearn中的表现形式。从真实数据本身存在的问题出发，说明了在正式进行模型训练之前，进行数据预处理和特征工程的重要性。重点论述了作为...
这个是为什么呀，为什么这个图像识别就是跑不起来呢 pytorch
2022-07-19 16:31

回答 1 已采纳维度不匹配，你这里224x224x3下来的，经过一次卷积一次池化，再次卷积，简单计算可能最后从224X224变道7X7X128，按照每次卷积大小不变，池化缩小2计算，你这里至少是5层的卷积池化才能达到
PCA中是对谁进行特征值分解机器学习算法
2022-09-29 21:56

回答 1 已采纳协方差矩阵具体可以看链接说的比较详细深入理解PCA与SVD的关系 - 知乎先简单回顾下主成分析 PCA(principle compon
PCA后后特征携带原特征信息量的比例之和为1 python
2023-03-21 16:54

回答 1 已采纳不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这篇文章讲的很详细，请看：PCA 异常检测如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更
12- 降维算法 (PCA降维/LDA分类/NMF) (数据处理)
2023-02-14 02:22

处女座_三月的博客高维度特征数据预处理方法留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征数据降维简介: 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...
SVC分类后为什么结果只有一个有问必答机器学习
2021-08-29 06:29

回答 2 已采纳一共是7个人的图片是超过了70张，你打印一下这些人的图片数量： target = pd.DataFrame(Y) print(target.value_counts()) 输出结果为：3 53
求助：有没有人知道为啥安装了PCA9685的python驱动程序，运行的时候却报错：找不到该模块 python 其他
2021-03-11 14:54

回答 1 已采纳破案了，自己来解答，我树莓派安装了python3，而在安装pca9685模块的时候安装命令是pip，导致路径错误，所以python3文件目录下找不到模块的文件，应该使用pip3安装，牢记！！！
PCA 降维后剩下的维度 python scikit-learn
2022-10-29 08:19

回答 1 已采纳主成分分析是对原来的因变量进行线性组合，将原本的空间投影到更低维度的空间。比如你这有9个变量，你设置4，最后得到的就是9个变量的4种线性组合方式，并不是从9个变量中挑选出4个。
降维算法之PCA：从原理到应用，8000多字，助你彻底理解！
2023-06-20 15:28

在学AI的Heath的博客本文首先使用数形结合介绍了PCA的原理，推导了PCA的公式；之后介绍了实现PCA算法的两种具体方式；最后使用sklearn库应用了PCA对图像数据进行降维。
scikit pca主成分分析 python 人工智能机器学习
2022-10-07 10:27

回答 1 已采纳不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 请看👉 ：SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相
【机器学习-10】数据降维主成分分析PCA
2024-03-26 09:58

云天徽上的博客主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种统计分析方法，它旨在通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为新的线性无关变量，即主成分。这些主成分能够保留原始数据的大部分信息，同时...
【进阶版】机器学习之主成分分析（PCA）、MDS算法、核化线性降维（16）
2022-08-23 19:30

王小王-123的博客机器学习算法知识、数据预处理、特征工程、模型评估——原理+案例+代码实战机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述机器学习框架及评估指标详解Python监督学习之分类算法的概述数据预处理之数据清理，...
没有解决我的问题, 去提问

悬赏问题

¥40 复杂的限制性的商函数处理
¥15 程序不包含适用于入口点的静态Main方法
¥15 素材场景中光线烘焙后灯光失效
¥15 请教一下各位，为什么我这个没有实现模拟点击
¥15 执行 virtuoso 命令后，界面没有，cadence 启动不起来
¥50 comfyui下连接animatediff节点生成视频质量非常差的原因
¥20 有关区间dp的问题求解
¥15 多电路系统共用电源的串扰问题
¥15 slam rangenet++配置
¥15 有没有研究水声通信方面的帮我改俩matlab代码

为什么说pca是一种在最小均方差意义下的最佳数据表现形式 ？

1条回答 默认 最新

悬赏问题

为什么说pca是一种在最小均方差意义下的最佳数据表现形式？

1条回答默认最新