PCA主成分數量（降維維度）選擇
介紹 咱們知道，PCA是用於對數據作降維的，咱們通常用PCA把m維的數據降到k維（k < m）。python 那麼問題來了，k取值多少才合適呢？git PCA偏差 PCA的原理是，爲了將數據從n維下降到k維，須要找到k個向量，用於投影原始數據，是投影偏差（投影距離）最小。github 用公式來表示，以下web 其中機器學習 m表示特徵個數 分子表示原始點與投影點之間的距離之和，而偏差越小，說明降維
相關文章
- 1. 數據降維——主成分分析PCA
- 2. 數據降維-主成分分析（PCA）
- 3. 數據降維 | 主成分分析(PCA)
- 4. 降維算法-PCA主成分分析
- 5. python-主成分分析-降維-PCA
- 6. PCA主成分分析（降維）
- 7. 主成分分析（PCA降維）
- 8. sklearn-降維-(主成分分析)PCA
- 9. 降維之PCA主成分分析法
- 10. 主成分分析PCA和核化線性降維kernel PCA
- 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
- • 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 數據降維——主成分分析PCA
- 2. 數據降維-主成分分析（PCA）
- 3. 數據降維 | 主成分分析(PCA)
- 4. 降維算法-PCA主成分分析
- 5. python-主成分分析-降維-PCA
- 6. PCA主成分分析（降維）
- 7. 主成分分析（PCA降維）
- 8. sklearn-降維-(主成分分析)PCA
- 9. 降維之PCA主成分分析法
- 10. 主成分分析PCA和核化線性降維kernel PCA