[python機器學習及實踐(6)]Sklearn實現主成分分析（PCA）
1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換爲一組線性不相關的變量，轉換後的這組變量叫主成分。 PCA算法： 2.PCA的實現 數據集： 64維的手寫數字圖像 代碼： #coding=utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
from s
相關文章
- 1. 【機器學習】PCA主成分分析算法及python實現
- 2. PCA主成分分析Python實現
- 3. PCA主成分分析python實現
- 4. 機器學習---主成分分析（PCA）
- 5. Python數據分析與機器學習-PCA主成分分析
- 6. 【機器學習算法實現】主成分分析(PCA)——基於python+numpy
- 7. 【機器學習算法-python實現】PCA 主成分分析、降維
- 8. 機器學習實戰之主成分分析（PCA）
- 9. 機器學習實戰——PCA（主成分分析）
- 10. 機器學習實踐六---K-means聚類算法 和 主成分分析（PCA）
- 更多相關文章...
- • Thymeleaf項目實踐 - Thymeleaf 教程
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 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
