【Python 机器学习专栏】PCA（主成分分析）在数据降维中的应用
在当今大数据时代，数据的维度往往非常高，这给数据处理和分析带来了巨大的挑战。数据降维技术成为了处理高维数据的重要手段之一，而主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是其中最常用的方法之一。本文将深入探讨 PCA 在数据降维中的应用，并通过 Python 代...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）
[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（三）
与原始图像进行比较最后，让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（二）
重复试验在本节中，我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤：执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化：WCSS，BCSS，解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters =...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（一）
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。图像压...
数据分析python PCA主成分分析
在有许多变量的情况下，主成分分析可以使得我们最大程度的保留住重要信息来训练模型，运行环境是anconda 3.8，jupter notebook1初始准备from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preproc...
Python机器学习（四）：PCA 主成分分析
主成分分析法是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维。通过降维，可以发现更便于人类理解的特征。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤： 对样本进行demean处理（使所有样本的均值为0） 取一个轴的方向 w = （w1，w2...，wn），使我们的样本，映射到w之后，使下式最大 ...
Python3入门机器学习 - PCA（主成分分析）
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。 使用梯度上升法求解主成分 //准...
【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上...
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