PCA主成分分析
1、概述 PCA（principle component analysis），也就是主成分分析，其主要目的或者作用是，將原來的數據變換到一個新的空間中，得到數據更好的表達方式，去除影響較小的部分，簡化數據的維度。 在看《機器學習實戰》時候，一次看下，完全不知道他是怎麼做的，網上搜索無數帖子，基本都在討論或者闡述PCA實現的流程，先怎麼樣然後怎麼樣，很少看到討論我們爲什麼要這麼做，這
相關文章
- 1. pca主成成分分析
- 2. 主成成分分析-PCA
- 3. python主成分分析（PCA）
- 4. 主成分分析（PCA）
- 5. PCA主成分分析（上）
- 6. PCA主成分分析
- 7. 主成分分析(PCA)
- 8. PCA：主成分分析
- 9. 四、 主成分分析 PCA
- 10. 主成分分析 PCA
- 更多相關文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（靜態分配+動態分配+零配置） - TCP/IP教程
- • Git五分鐘教程
- • 算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. pca主成成分分析
- 2. 主成成分分析-PCA
- 3. python主成分分析（PCA）
- 4. 主成分分析（PCA）
- 5. PCA主成分分析（上）
- 6. PCA主成分分析
- 7. 主成分分析(PCA)
- 8. PCA：主成分分析
- 9. 四、 主成分分析 PCA
- 10. 主成分分析 PCA