主成分分析（PCA）的主要使用場景
PCA的主要適用場景：效率 （1）非監督式的數據集方法 它是一種非監督式的降維方法，所以適用於不帶有標籤的數據集，對於帶有標籤的能夠採用LDA數據 （2）根據方差自主控制特徵數量標籤 最大的主成分的數量會小於或等於特徵的數量，即，PCA能夠輸出所有的特徵，具體取決於選擇特徵中解釋的方差比例 （3）更少的正則化處理 選擇較多的主成分將致使更少的平滑，由於能保留不少特徵，減小正則化 （4）數據量較大的
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...
- • RDF 主要 元素 - RDF 教程
- • TiDB數據庫的應用場景 - NoSQL教程
- • 常用的分佈式事務解決方案
- • Git五分鐘教程
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。
最新文章
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