特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)
在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface） 里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html...
[机器学习笔记]主成分分析PCA简介及其python实现
主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程，计算...
[机器学习之13]降维技术——主成分分析PCA
始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示，我们都知道在低维度下数据处理比较方便，因而数据进行简化成为了一个重要的技术。对数据进行简化的原因：1.使得数据集更易用使用。2、降低很多算法的计算开销。3、去除噪音、4.使得结果易懂这里我们关心的数据降维技术为主成分分析（PCA）。在PCA中，数据...
机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
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R语言的主成分分析、因子分析、分类聚类、关联分析、回归分析、决策树
R语言的主成分分析、因子分析、分类聚类、关联分析、回归分析、决策树 1、主成分析主成分分析步骤（基于R）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。基本思想 主成分分析是设...
再谈协方差矩阵之主成分分析PCA
上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，简称PCA)。结合PCA相信能对协方差矩阵有个更深入的认识。PCA的缘...
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是什么作用？
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信...
在主成分分析(PCA)图中添加椭圆
IamhavingtroubleaddinggroupingvariableellipsesontopofanindividualsitePCAfactorplotwhichalsoincludesPCAvariablefactorarrows.我在一个单独的PCA因子图上添加分组变量省略号，也包括...