一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 从原始特征中选取最有效的特征以降低数据集维度的过程。 2、PCA 利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择后还是原来的那个特征集， 而PCA则特征集会变，特征数目会变少。
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 在原始数据中，有许多特征值是一样的，比如预测鸟类，特征值为是否有翅膀，类似这些的特征是不需要的，需要剔除掉，还有特征值差异不大也需要剔除，这样可以提升准确的和预测效率，也就是降维，将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 特征选择 特征选择就是从所有特征中选择部分特征作为训练集，即对现有特征拿好的特征，差的特征就不要，特征在选择前后 可以改变特征部分的值、也可以不改变特征部分的值，只是选择后的特征维数肯定要比选择前小。 PCA PCA是一
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：就是从一组特征中挑选出一些最有效的特征，以达到降低特征空间维数的目的 2、PCA：简单来说PCA就是一种用于分析、简化数据集的技术 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择主要用于特征较少时使用，而主成份分析的特征可达上百个
代码：GENERALIZED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 很久很久没有写学习笔记了，现在记录一个老知识。 主成分分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。我们知道，最简单的主成分分析方法就是PCA
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答：一、特征选择就是特征降维中进行人工选择的方式，主观性剔除不要的特征。而PCA则是特征降维中除了特征选择的另一种降维方法，中文名为主成分分析技术，他的作用是尽可能降低原数据的维数
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 解： 一、 1、特征选择：从全部特征中选取一个特征子集，使得使构造出来的模型效果更好，推广能力更强，是能剔除不相关、冗余、没有差异刻画能力的特征，从而达到减少特征个数、减少训练或者运
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 2、PCA 找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据 二、并用自己的话阐述出两者
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 答：特征选择是提取得特征中有冗余特征，在不多数特征中选取相比下更为重要的特征，而且不改变原有特征信息。 2、PCA 答：PCA是主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA )或者主元分析。它是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它
PCA LDA（线性判别分析） SVD（奇异值分解） LLE（locally linear embedding,局部线性嵌入） LE（拉普拉斯映射） T-SNE，t-分布邻域嵌入算法 MDS Isomap 数据降维方法总结
关于线性判别分析算法LDA算法，可以用来降维和分类，一种监督学习策略（也就是你要指定分几类），这一点是不同于PCA的（PCA是非监督学习的）。 推荐学习网址： https://blog.csdn.net/ruthywei/article/details/83045288 https://blog.csdn.net/itplus/article/details/12038357 LDA的思想可以用
上篇博客中，我们介绍了并用代码实现了PCA算法，本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维，并可视化。下文代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data =
目录 PCA的思想 算法推导 PCA算法流程 核主成分分析KPCA介绍 PCA算法总结 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 一、PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的
PCA 主成成分分析（Principal Component Analysis，PCA）在目前是非常热门的降维算法。首先它找到一个最接近数据的超平面，然后将数据投影到这个平面上。 保持方差（Preserving the Variance） 在将训练集投影到一个低维超平面之前，我们首先要选择正确的超平面。例如，下图左图是一个简单的2D
个人理解： PCA是进行降维用的。比如： 检测n个样本的m个基因的表达值，用m个基因的表达值描述这n个样本。即m是属性。 但是，我用m维度的数据（也叫变量）去描述、区分这n个样本，太复杂了。我想用3个特征来区分这n个样本。比如：给出3个特征，有90%的样本在这3个特征上都不同
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。 1. PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最
背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“
个人简历 姓 名： Guo XinYu - 男 学 校：南京工程学院 - 2016~2020 生 日： 1998/7/4 - 22岁 学 历：本一 - 通信工程 - 应届毕业生 户 籍： 苏州 张家港人 博 客：青墟-博客园 邮 箱： gxy827155369@163.com 电 话：(+86)158-5064-6763 实习经历 时间 第一家实习公司 职位
目前凭印象说一下，可能不准，反正说给我自己的哈哈、 PCA就是找出一些特征的线性组合，这些线性组合能够有效地区分出不同数据点，数据点在这些PCA找出来的方向上的投影点方差最大（同时重建误差最小，参考PCA） 欧氏距离是最直观最简单的，也就是两个点之间的几何距离，也就是原始数据各个维
莺嘴啄花红溜，燕尾点波绿皱。 指冷玉笙寒，吹彻小梅春透。 依旧，依旧，人与绿杨俱瘦。 ——《如梦令·春景》 秦观 1、背景 随着信息技术的发展，数据量呈现爆照式增长，高维海量数据给传统的数据处理方法带来了严峻的挑战，因此，开发高效的数据处理技术是非常必要的。数据降维是解
主成分分析（PCA）算法是降维可视化的重要工具，我今天也进行了学习，Python编写的小程序，更好理解了其算法的应用和功能 # Des:This is a machine learning program! # Date:2020-3-12 # Author:Gaofeng from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_i
线性判别分析 LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每
要求：主成分分析：步骤、应用及代码实现 目的： 降维。 简介： 通俗易懂见详解：https://www.matongxue.com/madocs/1025.html 这里举一个例子帮助理解。 首先我们观察一下下面这个矩阵： 会发现，这个矩阵的第一列，第二列，第四列这三个列向量在空间中的指向是没有变的，仅仅只是缩
