可以看看这个哦python入门：Anaconda和Jupyternotebook的安装与使用_菜菜笨小孩的博客-CSDN博客如果你学会了python可以看看matlab的哦主成分分析（PCA）及其可视化——matlab_菜菜笨小孩的博客-CSDN博客目录一、主成分分析的原理二、主成分分析步骤1.主成分分析的步骤：2.部分说明（1）球形检验（Bartlett)（2）KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)统计量（3）主成分分析的逻辑框图 三、所用到的库 factor_analyzer库 四、案例实战 1.数据集2.导入库 3.读取数据集 4.进行球状检验5.KMO检验6.求相关矩阵（1
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PCA全称是PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面，这样就可以把我们三位的样本点投射到这一个平面上（如右图）。那么此时的PC1和PC2都不单单是我们的其中某一维特征，而是各个特征通过某种线性变化的组合结果。这就是PCA降维宏观上的效果。 那PCA降维是如何实现的呢？在讲其具体实现原理前，先要清楚方差和协方差的概念：方差大概就是一些点在一个维度的偏差
PCA全称是PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面，这样就可以把我们三位的样本点投射到这一个平面上（如右图）。那么此时的PC1和PC2都不单单是我们的其中某一维特征，而是各个特征通过某种线性变化的组合结果。这就是PCA降维宏观上的效果。 那PCA降维是如何实现的呢？在讲其具体实现原理前，先要清楚方差和协方差的概念：方差大概就是一些点在一个维度的偏差
PCA降维，一般是用于数据分析和机器学习。它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间，从而使我们能够提取数据的主要特征分量，从而得到对数据影响最大的主成分，便于我们对数据进行分析等后续操作。 例如，在机器学习中，当你想跟据一个数据集来进行预测工作时，往往要采用特征构建、不同特征相乘、相加等操作，来扩建特征，所以，当数据处理完毕后，每个样本往往会有很多个特征，但是，如果把所有数据全部喂入模型，可能会导致糟糕的结果。在高维数据集中，往往只有部分特征有良好的预测能力，很多特征纯粹是噪音(没有预测能力)，很多特征彼此之间也可能高度相关，这些因素
PCA降维，一般是用于数据分析和机器学习。它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间，从而使我们能够提取数据的主要特征分量，从而得到对数据影响最大的主成分，便于我们对数据进行分析等后续操作。 例如，在机器学习中，当你想跟据一个数据集来进行预测工作时，往往要采用特征构建、不同特征相乘、相加等操作，来扩建特征，所以，当数据处理完毕后，每个样本往往会有很多个特征，但是，如果把所有数据全部喂入模型，可能会导致糟糕的结果。在高维数据集中，往往只有部分特征有良好的预测能力，很多特征纯粹是噪音(没有预测能力)，很多特征彼此之间也可能高度相关，这些因素
主成分分析（PCA）是一个很好的工具，可以用来降低特征空间的维数。PCA的显著优点是它能产生不相关的特征，并能提高模型的性能。PCA用于减少用于训练模型的特征维度数量，它通过从多个特征构造所谓的主成分（PC）来实现这一点。PC的构造方式使得PC1方向在最大变化上尽可能地解释了你的特征，然后PC2在最大变化上尽可能地解释剩余特征，PC1和PC2通常可以解释总体特征变化中的绝大部分信息。PCA它允许我们在二维平面上可视化数据的分类能力PC（主成分）A（分析）一、得分图得分图是最常用的主成分分析的图，对于一些较好的结果能够将不同的散点进行聚集并将同类型的散点看为一个整体，如上图所示一共三个整体，粉色
主成分分析（PCA）是一个很好的工具，可以用来降低特征空间的维数。PCA的显著优点是它能产生不相关的特征，并能提高模型的性能。PCA用于减少用于训练模型的特征维度数量，它通过从多个特征构造所谓的主成分（PC）来实现这一点。PC的构造方式使得PC1方向在最大变化上尽可能地解释了你的特征，然后PC2在最大变化上尽可能地解释剩余特征，PC1和PC2通常可以解释总体特征变化中的绝大部分信息。PCA它允许我们在二维平面上可视化数据的分类能力PC（主成分）A（分析）一、得分图得分图是最常用的主成分分析的图，对于一些较好的结果能够将不同的散点进行聚集并将同类型的散点看为一个整体，如上图所示一共三个整体，粉色
目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步PCA4.2sklearn的PCA4.3其他实现代码（长期更新）4.3.1numpy实现和sklearn实现五、补充总结六、参考链接最近在文献调研，发现PCA基本都有用到，回忆起了机器学习和数学建模，总之还是要好好学学捏。一、PCA简介定义：主成分分析（PrincipalComponentAnalys
目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步PCA4.2sklearn的PCA4.3其他实现代码（长期更新）4.3.1numpy实现和sklearn实现五、补充总结六、参考链接最近在文献调研，发现PCA基本都有用到，回忆起了机器学习和数学建模，总之还是要好好学学捏。一、PCA简介定义：主成分分析（PrincipalComponentAnalys
