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机器学习 | PCA成分分析

PCA介绍: 成分分析(Principal Component Analysis),是一种用于探索高维数据的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩,数据预处理等。

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机器学习|成分分析(PCA)

本文让我们来了解一下机器学习中最常用的一种降维方法PCA。 01 降维 在我们机器学习所训练的数据中,通常会存在着很多的特征,这也就意味着我们所要处理的数据的维度是很大的,由于维度大的数据处理起来非常困难,各种各样的降维算法也就随之产生了。 协方差矩阵的每一个元组关于对角线对称,这意味着上三角部分和下三角部分是相等的。 三、计算成分 成分是什么? 成分是一个新的变量,他是初始变量的线性组合。 怎么计算成分 有多少个变量就有多少个成分,对于第一成分来说沿着对应的坐标轴变化意味着有最大的方差,例如用下列的散点图表示: ? 五、将数据映射到新的成分坐标系中 我们将使用从协方差矩阵中算出来的特征向量形成成分矩阵,并将原始数据映射到成分矩阵对应的坐标轴上 ,这就叫做主成分分析。

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    机器学习重要算法-PCA成分分析

    大家好,很高兴可以和大家一起来继续学习机器学习,这几天时间,我着重研究了下成分分析法,不过因为其数学推理实在有些过于繁琐和复杂,我也没太搞得太清楚,如果在文章当中出现了什么错误,也请各位多多指教. 成分分析法是机器学习领域中常用的一种算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法. 因为前面两个的成分的贡献率可以达到了96%,另外的两个成分可以舍去,依次来达到降维的目的. .因此第一成分的绝对值比较大,我们称第一成分为大小因子,第二成分为高度和宽度的差,第二成分大的可以表明这个学生比较瘦高,较小的可以看为”矮胖”.因此把第二成分看为体型因子. 现在画出成分的碎石图: screeplot(student.pr,type="lines") ? 还可以画出第一成分和第二成分的样本直方图 ?

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    、主从和备区别

    两台都是主机,同时对外提供读写操作。客户端任意访问提供的一台。 主从

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    、主从和备区别

    两台都是主机,同时对外提供读写操作。客户端任意访问提供的一台。 主从

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    站在机器学习视角下来看成分分析

    成分分析(PCA)是一种降维算法,通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中,我将从机器学习的角度来探讨成分分析的基本思想。 所述迹线的的Ñ -by- Ñ方阵阿被定义为对在对角线元素(对角线从左上到右下)的总和。

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    mysql5.7(双)复制 原

    在server2操作 vi /etc/my.cnf 修改或增加: server-id=2 #这个数值不能和一样 log-bin=mysql-bin # 启用二进制日志 auto-increment-increment = 2  #每次增长2 auto-increment-offset = 2 #设置自动增长的字段的偏移量 可选参数(2选1,这两个参数设置成和一样): replicate-do-db=db1,db2 复制测试 经测试,复制配置成功。 具体过程略,请自行请参考上一篇 mysql5.7主从配置 里的方法。

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    简单易学的机器学习算法——成分分析(PCA)

    处理降维的技术有很多种,如前面的SVD奇异值分解,成分分析(PCA),因子分析(FA),独立成分分析(ICA)等等。 V_k'; for i = 1 : m reconData(i , :) = reconData(i , :) + dataSetMean; end end 参考文献 机器学习中的数学 (4)-线性判别分析(LDA), 成分分析(PCA) 对于本文有任何问题,欢迎邮件或者微博私信,具体联系方式见博客左侧。

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    MySQL8+keepalived (双)模式部署

    系统版本:Red Hat Enterprise Linux Server release 7.6 (Maipo) Mysql版本:mysql-boost-8....

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    简单易学的机器学习算法——成分分析(PCA)

    处理降维的技术有很多种,如前面的SVD奇异值分解,成分分析(PCA),因子分析(FA),独立成分分析(ICA)等等。 二、PCA的概念 PCA是一种较为常用的降维技术,PCA的思想是将 ? V_k'; for i = 1 : m reconData(i , :) = reconData(i , :) + dataSetMean; end end 参考文献 机器学习中的数学 (4)-线性判别分析(LDA), 成分分析(PCA) 对于本文有任何问题,欢迎邮件或者微博私信,具体联系方式见博客左侧。

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    双VIP-mysql

    Keepalived读 VIP:172.16.90.15 master2 172.16.90.14 CentOS 7.2 Keepalived读 VIP:172.16.90.16 3.MySQL双配置 master_log_pos=599; flush privileges; SET GLOBAL SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER=1; START SLAVE; start slave; MySQL双配置完成

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    Mysql配置 同步(上)

    1.两个数据库版本最好一致 2.两个数据库内数据保持一致,若不一致,可手动调整,比如A比B多一个库,那将这个库导入到B库,达到一致。

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    Mysql配置 同步(下)

    Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes 都是yes即可 5.配置作为A的 创建用户并授权:用户:test密码:123456,ip配置为A的IP CREATE

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    机器学习 学习笔记(15) 低维嵌入 成分分析

    低维嵌入 在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题,是所有机器学习方法共同面临的严重障碍,被称为维数灾难。 成分分析 成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是最常用的一种降维方法。 # 代码来自于机器学习实战 # 2个参数:一个参数是用于进行PCA操作的数据集,第二个参数是可选参数,即应用N个特征 # 首先计算并减去原始数据集的平均值,然后计算协方差矩阵及其特征值 # 然后利用argsort lowDDataMat*redEigVects.T)+meanVals return lowDDataMat,reconMat 非线性降维的一种常用方法就是基于核技巧对线性降维方法进行核化 参考: 《机器学习 》 《机器学习实战》

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    机器学习入门 7-3 求数据的成分pca

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在前面两个小节中介绍了使用梯度上升法求解成分分析相应的原理与公式推导,本小节会具体的编程实现使用梯度上升法求解成分。 这些样本映射到红色轴后得到的样本间的方差是最大的,这个红色的轴就是我们说的第一个成分,由于这是我们求出的第一个成分,所以我们也称之为第一成分。 ? 本小节主要讲解了如何求出样本的第一个成分,也就是把所有样本点映射到新的轴上保持映射后的样本方差是最大的。 本小节针对二维数据求出相应的一个成分,对于二维数据来说映射到一维就已经足够了。 但是如果此时是1000维的数据显然不能把他只映射到一维上,我们可能将其映射到10维或者100维上,也就是说除了要求出第一个成分之外,可能还需要求出第二个成分第三个成分等其他的成分,在下一小节会详细介绍如何求出后续其他的成分

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    Mysql(双主架构配置

    由于昨天是用了之前配置了主从的机器去测试,各种失败,最后不得不使用两个新建的虚拟机去测试,正好模拟新建一个环境,我就完完整整的搭建一遍~ 需求: 在企业中,数据库高可用一直是企业的重中之重,中小企业很多都是使用 因此,如果是双或者多,就会增加mysql入口,增加高可用。 不过多需要考虑自增长ID问题,这个需要特别设置配置文件,比如双,可以使用奇偶,总之,之间设置自增长ID相互不冲突就能完美解决自增长ID冲突问题。 MySQL双)架构方案思路是: 1.两台mysql都可读写,互为主备,默认只使用一台(masterA)负责数据的写入,另一台(masterB)备用; 2.masterA是masterB的主库,masterB 环境(这里只介绍2台的配置方案): 1.CentOS 7.3 64位 2台:masterA(192.168.59.132),masterB(192.168.59.133) 2.官方Mysql5.6

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    MySQL+Keepalived架构安装部署

    需求:根据当前客户的生产环境,模拟安装部署一套MySQL+Keepalived架构的测试环境,方便后续自己做一些功能性的测试。 mysql/bin追加到/etc/profile中的PATH变量中: export PATH="$PATH:/usr/local/redis/bin:/usr/local/mysql/bin" 3.MySQL配置 Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes 3.5 验证同步正常 在master1(121)上创建一个测试库test121;创建表t1,插入一条数据, 配置keepalived的MySQL故障转移 master1(121)机器上的keepalived.conf配置: 注:下面配置中没有使用lvs的负载均衡功能,所以不需要配置虚拟服务器virtual keepalived/check_mysql.sh # 启动keepalived # service keepalived start Starting keepalived: [ OK ] master2(122)机器上的

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    数据与数据管理

    前言 数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据, 属性相对稳定, 变化缓慢。 数据管理是对为了保证数据的质量(准确性,完整性)和合理使用而建设或者实施的制度, 流程、系统。 延展话题 稳定不变的数据? 所有对于数据的定义都提到,数据的属性是稳定的, 缓慢变化的。这里似乎隐含了两层含义:1. 数据应该实时获取 为了实现数据目标和确保数据全局存储一份, 业务系统在获取数据时都应该实时获取,而不是通过离线分发的方式。 2. 数据的归属 在一些传统企业中,部分数据常常找不对应的业务归属,此时IT部门可以承担起对应数据的权责。 标准就是,当大家不再频繁提起数据管理(治理)时,就是数据管理成功之时。笔者在互联网行业从业多年,极少听到数据一词。 参考文档 1.

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    算法》作者 Pedro Domingos 谈机器学习十大误解

    【新智元导读】机器学习热潮掀起,关于机器学习的误读也随之盛行。 为此,机器学习专家、《算法》作者、华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos 日前撰文,指出当下对于机器学习最为常见的十大误解。 结合他以前写的文章《机器学习那些事》,能让你更准确地理解机器学习。“机器学习比我们想像的更强大,也更弱小。如何应用它们是我们的任务——前提是我们对其要有准确的认识。” 人们对机器学习的关注越来越多是件好事,因为机器学习必将是塑造未来的主要推动力,我们需要去掌握这项技术。但是,关于机器学习存在一些误解,我们先要理清这些误解。 误解六:机器学习忽略了已有的知识 在机器学习已经渗透的领域里,专家怀疑地看待他们已经知道的一些机器学习算法的“空盘”方式。

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