import pandas as pd
#引數初始化
inputfile = '../data/principal_component.xls'
outputfile = '../tmp/dimention_reducted.xls' #降維後的資料
data = pd.read_excel(inputfile, header = none) #讀入資料
from sklearn.decomposition import pca
pca = pca()
pca.fit(data)
pca.components_ #返回模型的各個特徵向量
pca.explained_variance_ratio_ #返回各個成分各自的方差百分比
PCA主成分分析（降維）
opencv中使用 實現降維分類預處理 參考 降維 我的理解是，通過降維得到基本特徵可以加快學習演算法。並且由於降維後的資料本身就是正交的，和聚類一樣可以實現分類 識別問題。在自我學習中也可以採用大量無標註的影象，對這些影象降維分類，並結合部分編碼資料得到特徵。例如 將很2500張人臉資訊，通過25...
降維 PCA 主成分分析
其實早該整理一下pca了，怎奈一直沒有時間，可能是自己對時間沒有把握好吧，下面進入正題。所謂降維，就是降低資料的維數。在機器學習中尤其常見，之前做過對一幅提取小波特徵，對於一幅大小為800 600的，如果每個點提取五個尺度 八個方向的特徵，那麼每乙個畫素點提取40個特徵，那麼一副的話就是40 800...
降維方法 主成分分析（PCA）
推薦一篇絕對好的文章 理解pca的數學原理 pca principle component analysis 主成分分析，主要應用於資料降維，它是一種非監督的降維方法，主要捕獲觀測資料之間的變異程度。當資料集的維度過高之後，運用各種演算法處理起來的時間複雜度可能會很高，所以需要對資料進行降維處理，而...