博士师兄手把手教你用R语言做PCA分析，不存在学不会！ / 四六文摘

今天我们来看一个在数据分析和机器学习领域中常用的降维方法,即主成分分析(PCA).它是探索性数据分析(EDA)和机器学习算法对数据的基本处理方法. 1引言首先,我们来看一下机器学习中数据的表示形式. ...

为什么需要降维? 高维机器学习数据集是具有大量列(或变量)的数据集.高维机器学习数据集对计算提出了相应的挑战.通常变量(或称为特征)是相关的.我们希望找到一个变量子集来表示数据中相同级别的信息,或者在 ...

数学的魅力在于,简单的模型可以做伟大的事情." 现代数据科学中并不缺乏花哨的算法和技术.技术很容易学习,但也很容易落后.然而,从长远来看,数学的基础可以使人受益.协方差矩阵是一个简单而有用的 ...

聚类分析和主成分分析来自黄思思(浙江大学八年制医学生,生信技能树全国巡讲杭州站优秀学员)投稿聚类分析 01 系统聚类示例数据一:现有16种饮料的热量.咖啡因含量.钠含量和价格的数据,根据这4个变 ...

PCA是Principal components analysis的简称,叫做主成分分析,是使用最广泛的降维算法之一.所谓降维,就是降低特征的维度,最直观的变化就是特征的个数变少了.当然,不同于特征筛 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22838 本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组. 画一个图来显示聚类的 ...

多维数据可视化是指通过一些手段将高维的数据展示在二维的平面中,在进行探索性数据分析及对聚类或分类问题的验证中有着重要的应用.本文将介绍一些常用的多维数据可视化的方法. 首先请出万能的鸢尾花数据 imp ...

" 不求做的最好,但求做的更好." --科白君 "R实战"专题·第17篇编辑 | 科白维尼 4791字 |12分钟阅读本期推送内容最近我们分享 ...

本文将使用主成分分析(Principal Component analysis)实现无监督数据降维这一任务.当然PCA降低维度还可以帮助我们可视化,例如高维度数据是无法可视化,但是当我们将数据降低到三 ...

前言前两篇文章介绍了PCA(主成分分析方法)和SVD(奇异值分解)的算法原理,本文基于scikit learn包介绍了PCA算法在降维和数据重构的应用,并分析了PCA类与sparsePCA类的区别. ...

博士师兄手把手教你用R语言做PCA分析，不存在学不会！