sklearn降維算法：PCA、LDA、MDS、流形學習Isomap
1、PCA降維（主成分分析） PCA是最經常使用的無監督降維算法web 其原理是尋找方差最大維度，只是最大化類間樣本的方差 例如，已知存在數據點以下圖 PCA算法尋找方差最大維度 算法 PCA案例：iris降維 %matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import decomposition
from skl
相關文章
- 1. 維度打擊，機器學習中的降維算法 ISOMAP MDS
- 2. 降維方法小結和理解：PCA、LDA、MDS、ISOMAP、SNE、T-SNE、AutoEncoder
- 3. sklearn之降維算法PCA
- 4. PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降維算法的Python實現
- 5. 流形學習——Isomap算法
- 6. 簡述降維方法MDS 與 Isomap
- 7. PCA學習----降維算法
- 8. 降維算法MDS
- 9. sklearn的lda降維
- 10. 降維（PCA、SVD、LDA）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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
