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所以pca寻找能够尽可能好地重建原本特性的属性。 令人惊讶的是，结果这两个目标是等效的，所以PCA可以一箭双雕。 配偶：但是，亲爱的，这两个PCA的“目标”听起来可不一样，为什么它们会是等效的？
# PCA分析的原理. 今天我们就来聊一聊最基础的降维分析方法，也是最常用但是大部分同学又常常看不太懂的降维分析方法：主成分分析（principal component analysis），AKA，PCA分析。
一、PCA的基本概念. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）在数据降维中的应用特别广泛 [1]。. PCA通过一系列的方差最大化的投影，可以得到特征值从大到小排列的特征向量，再根据需要选取维度截取对应的矩阵即可。. 数据降维是指将高维度的数据映射到低维 ...
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千万不要小看PCA， 很多人隐约知道求解最大特征值，其实并不理解PCA是对什么东西求解特征值和特征向量。 也不理解为什么是求解特征值和特征向量。 要理解到Hinton对PCA的认知，需要跨过4个境界，而上面仅仅是第1个境界的问题。 为什么要理解PCA？
pca = PCA (n_components='mle')那么会自动按照内部函数的选择维度方法. 具体源码是如下的，和其他几个参数有关系。. n_components是要保留的成分，int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留，但是这三种设置并不适用于所有情况，下面的表格说明了两个参数之间 ...
因此，得分图的横坐标和纵坐标所代表的数值大小是与数据集中的变异性和 方差 有关的。. 正负号表示的是主成分的方向。. 在PCA中，主成分可以是正方向或负方向，这取决于主成分所代表的 特征向量 在原始数据中的正负方向。. 因此，得分图的横坐标和纵坐标 ...
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熟悉pca的都知道其是一个降维的算法，那么也知道kpca是一个降维的算法，这个算法是基于核的，那么kpca和pca的区别是啥呢？ 问题解答. 应用pca算法前提是假设存在一个线性超平面，进而投影。那如果数据不是线性的呢？该怎么办？这时候就需要kpca，数据集从n ...
2.1 PCA&KPCA. 采用主成分分析法处理具有两个特征的样本数据。. 虽然红色和蓝色数据是分开的，但每个数据点都由两个数据表示。. 样本数据被投影到一个可以找到的向量上，然后红色和蓝色数据也可以分别被分散。. 降维的目标可以实现，如图2-1所示。. 投影: 用 ...
