輕鬆解剖數據降維——PCA
目錄 爲什麼要進行數據降維？ 中心矩陣是什麼？ PAC 最大投影方差 最小重構距離 從SVD角度看PAC 爲什麼要進行數據降維？ 我們知道數據降維是減少過擬合的重要方法之一，且對於高維度的數據，不僅計算量龐大的嚇人，而且容易帶來維度災難。 下面我們從幾何角度看看什麼是維度災難，會帶來哪些影響？ 下圖是一個同圓心構成的圓環，大圓半徑爲R = 1，圓環間隙 ξ \xi ξ足夠小，即趨於0，小圓半徑爲r
相關文章
- 1. 數據降維PCA
- 2. PCA-數據降維
- 3. 數據降維之LDA&PCA
- 4. 數據降維利器-----PCA
- 5. PCA降維
- 6. 降維- PCA
- 7. 降維—PCA
- 8. 降維——PCA
- 9. PCA降維深入理解
- 10. 機器學習PCA數據降維
- 更多相關文章...
- • C# 多維數組 - C#教程
- • PHP 多維數組 - PHP教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
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
- 1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
- 2. Java 3 年，25K 多嗎？
- 3. mysql安裝部署
- 4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
- 5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在線
- 8. 在線畫圖
- 9. devtools熱部署
- 10. 編譯和鏈接
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 數據降維PCA
- 2. PCA-數據降維
- 3. 數據降維之LDA&PCA
- 4. 數據降維利器-----PCA
- 5. PCA降維
- 6. 降維- PCA
- 7. 降維—PCA
- 8. 降維——PCA
- 9. PCA降維深入理解
- 10. 機器學習PCA數據降維