pca降维python实例

PCA降维以及Kmeans聚类实例----python,sklearn,PCA,Kmeans

PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的。关于降维，可以这样理解，一组数据有n个feature（客户年龄，收入，每个月消费额度等等），每一个feature有一系列的观测点。而这n个feature中有一些存在线性相关，比如对于某些群体而言，收入和消费是线性相关的。此时我们进行多维度数据分析时只需要考虑其中一个参数就可以足够了，这样就能减
5_Kong·2020-07-31 21:45

PCA降维 C++实现

这是本人在学习PCA降维的过程中，根据算法写成的C++代码。
潘小浩·2020-07-31 20:14

机器学习之KPCA降维

机器学习之KPCA降维#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunNov2521:30:482018@author:muli"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets
木里先森·2020-07-31 20:43

KPCA降维

KPCA方法是一种非线性主元分析方法，主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。核函数如下：径向基核函数：多项式核函：Sigmoid核函数：算法步骤：Step1.数据标准化处理。Step2.求核矩阵K，使用核函数来实现将原始数据由数据空间映射到特征空间。采用的核函数
清泉石上流6688·2020-07-31 20:15

PCA降维方法（一）

总结了PCA方法的原理,算法,模块划分及其相关应用。举例分析了其在HNR数据中的降维效果。背景机器学习在现实应用中，遇到的需要训练的属性维数常常是成千上万维的，要满足密采样条件所需的样本数目是无法达到的天文数字。此外，许多学习方法也需要计算其距离，而高维空间的距离常常是麻烦的，上述两点也正是很多机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为“维数灾难”。缓解维数灾难的一个有效途径是降维。在降维方法中，基于
a little boy·2020-07-31 19:55

KPCA降维--代码实现

在学习KPCA原理原理部分可参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59775730以下是我用python实现的KPCA#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:'''myKPCA2019.10.31Reference:ZhihuaZhou.Machinelearning[M].TsinghuaUniversityPress,201
a little boy·2020-07-31 19:23

机器学习-PCA降维、去噪（4.2）

目录一.高维数据向低维数据映射二.实现自己封装的PCA三.scikit-learn中的PCA四.降噪手写识别的例子一.高维数据向低维数据映射m个样本，映射到k维主成分分析得到前k个方向的矩阵Wk，W第一行是最重要的，第二行是次重要，以此类推。高维向低维映射低维数据恢复到高维寻找一个坐标表示原来的样本，即主成分。找出前k个主成分，就可以将所有的样本映射到这k个轴上。二.实现自己封装的PCAPCA类：
moonbaby1·2020-07-31 18:48

Iris数据集使用PCA/LDA/KPCA降维的结果比较

一、实验描述分别使用PCA、LDA和KPCA方法对Iris数据集进行降维，利用可视化工具比较降维的效果。二、分析及设计Principalcomponentanalysis(PCA)算法简介PCA的思想就是将n维特征映射到k维上(k
靠影·2020-07-31 16:02

数据降维

数据降维分类PCA(主成分分析降维)相关系数降维PCA降维(不常用)实现思路对数据进行标准化计算出数据的相关系数矩阵(是方阵,维度是nxn,n是特征的数量)计算出相关系数矩阵的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量
anmin1992·2020-07-31 15:52

PCA降维及C代码

转载至：http://blog.csdn.net/u011001084/article/details/51363892转载至：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/18599165PCA人脸识别将PCA用于人脸识别的过程如下：1.假设有400幅尺寸为100*100的图像，构成10000*400的矩阵；2.计算均值，令；3.根据定义，计算
EatAppleS·2020-07-31 13:26

KPCA降维

KPCA是一种非线性主元分析方法，用于降维。主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。算法步骤：Step1.数据标准化处理。Step2.求核矩阵K，使用核函数来实现将原始数据由数据空间映射到特征空间。采用的核函数为径向基核函数，公式为：Step3.中心化核矩阵Kc，
zxiaohui666·2020-07-31 12:26

Python实例之七段数码管绘制

基本思路：1.绘制单个数字对应的数码管2.获得一串数字，绘制对应的数码管3.获得当前系统时间，绘制对应的数码管七段数码管对应线条：首先，绘制单个数字对应的数码管函数：defdrawGap():#绘制数码管间隔turtle.penup()turtle.fd(5)defdrawLine(draw):drawGap()if(draw):turtle.pendown()else:turtle.penup(
didi_ya·2020-07-30 23:09

python循环定时中断执行某一段程序的方法

再定义一个中断入口，这样子每隔一段时间执行一次中断当然不能用sleep，这样子整个进程就停在这了，而不是接着爬数据解决方法用到threading的Timer，也类似单片机那样子，在中断程序中再重置定时器，设置中断，python
我要你的自然74·2020-07-30 12:13

Python实例方法、静态方法和类方法

和类属性可细分为类属性和实例属性一样，类中的方法也可以有更细致的划分，具体可分为类方法、实例方法和静态方法，本节将详细介绍这3种类方法的特点和用法。Python类实例方法通常情况下，在类中定义的方法默认都是实例方法。前面章节中，我们已经定义了不只一个实例方法。不仅如此，类的构造方法理论上也属于实例方法，只不过它比较特殊。例如：classPerson:#类构造方法，也属于实例方法def__init_
一个业余程序员·2020-07-30 06:54

【Python实例】Python五分钟码出—女神颜值打分系统（人脸识别）！

目录一、引入#二、注册百度API#三、用Python调用百度API#四、用Tk做一个界面#任何有关Python、后端开发、爬虫、数据结构与算法、大数据分析、机器学习、深度学习的内容知识~~~欢迎加入我们的学习基地前来学习交流（学习基地点这里）(52G视频资料点这里)！！！一、引入杨幂和杨超越到底谁更美，用Python做了一个女神颜值打分系统101啊呀天气越来越热啦，校园里，地铁上的美女小姐姐越来越
Liuxin_研鑫·2020-07-29 15:46

机器学习相关的Awesome系列

机器学习实战python实例https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-PythonAwesomeMachineLearning机器学习资源大全中文版
jiandanjinxin·2020-07-29 01:22

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λ
Siven_L·2020-07-28 21:05

[zz]使用 Python 为 KVM 编写脚本，第 1 部分: libvirt

本文的标签：python,python实例,resource_virtualization标记本文！发布日期：2012年2月20日级别：中级原创语言：英文访问
weixin_33755554·2020-07-28 17:59

Python实例---模拟微信网页登录(day2)

第三步：实现长轮询访问服务器---day2代码settings.py"""Djangosettingsforweixinproject.Generatedby'django-adminstartproject'usingDjango2.0.1.Formoreinformationonthisfile,seehttps://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/s
weixin_30266885·2020-07-28 15:05

Spark Mllib PCA降维

与sk_learn相比，sparkmllib的PCA降维方法，只能设置最终降维的维数。
LZhan·2020-07-28 14:56

Python实例：网络爬虫抓取豆瓣3万本书（9）

代码在这里：点击打开链接这个实例是作者的一次课程设计。虽然内容不咋的，但是作为课程设计，我还是很惊讶的了。至少我以前没做过这种程度的课程设计。当然实习和毕业设计除外。再总结一下吧。1.知识点在开头三步就已经全部出现了。或者这就是万事开头难吧。2.第四步开始都是重复的东西，自己组织的数据结构，组织得清晰，但是没什么卵用。3.第四步开始时没有什么可以参考的了，侧重看前三步的知识点就行了。4.可以使用代
肥宝Fable·2020-07-28 13:20

BP神经网络做kaggle房价预测-Top20%

BP神经网络做房价预测-Top20%一.数据预处理1.数据清洗（DataCleaning）2.特征工程（FeatureEngineering）3.PCA降维二.网络搭建三.结果展示四.总结一直在学习图像分类任务
you make me more·2020-07-28 10:34

样本数少于特征数的PCA降维

模式识别在做SVM支持向量机的分类问题的时候，考虑到读取的图片特征数过大，如我的图片进行压缩之后还是有8100多的特征，而我的训练样本数只有600多张，需要用PCA降一下维，但是平时学的PCA降维要求样本数要大于特征数的
阿GEM是我的·2020-07-28 09:49

Python实例管理

Python如何实现一个类只允许被实例化一次？这就要分两种情况：在同一个脚本中实例化同一个类1.这种有两种方法实现，一个是利用__new__方法，需要知道的是__new__方法运行的__init__方法之前，所以我们可以控制如何实例化类，甚至返回其它类的实例。classTest(object):instance=Nonedef__new__(cls):ifcls.instance:returncl
DataCareer·2020-07-27 17:00

python实例练习

因此我就找了一些python实例题目，练练手。现在记录下来督促自己每天保持日均5题的速度，提高效率。
晓翔仔·2020-07-27 12:46

【转载】快速入门（完整）：Python实例100个（基于最新Python3.7版本）

原题地址：http://www.runoob.com/python/python-100-examples.htmlgit地址：https://github.com/RichardFu123/Python100Cases转载请标注：https://blog.csdn.net/weixin_41084236/article/details/81564963原例为Python2.7版本重写过程中有不少
悟轻·2020-07-27 12:37

PCA降维的原理及实现

PCA可以将数据从原来的向量空间映射到新的空间中。由于每次选择的都是方差最大的方向,所以往往经过前几个维度的划分后，之后的数据排列都非常紧密了，我们可以舍弃这些维度从而实现降维原理内积两个向量的乘积满足:\(ab=|a|\cdot|b|\cdotcos(\theta)\).如果\(|b|=1\)的话,\(ab=|a|\cdotcos(\theta)\).而这个式子的含义就是a在b方向上的投影长度。
twilight0402·2020-07-27 11:00

机器学习之PCA降维算法（二）手写实现

PCAPCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征代码实现'''pca'''#导入科学计算包，方便矩阵的生成和运算importnumpyasnp#数据生成直接转置，因为协方差矩阵A=(X-X.mean).TX=np.transpose(np.array([[-1,1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2
繁华三千东流水·2020-07-16 04:12

python手册

python实例手册#encoding:utf8#设定编码-支持中文0说明手册制作:雪松littlepyreboot更新日期:2014-10-29欢迎系统运维加入Q群:198173206#加群请回答问题欢迎运维开发加入
picture1213·2020-07-16 04:51

1.3 Python实例1：温度转换

1.3Python实例1：温度转换“温度转换”第一步分析问题不同温度刻画的两种体系摄氏度：以1标准大气压下水的结冰点是0度，费点是100度，将温度进行等分刻画，中国等使用华氏度：以1标准大气压下水的结冰点是
ninthele·2020-07-16 04:32

【基础】手写体数字图像--经PCA降维后的LinearSVC

本文所有实现代码均来自《Python机器学习及实战》#-*-coding:utf-8-*-#分别导入numpy、matplotlib、pandas，用于数学运算、作图以及数据分析importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#第一步：使用pandas读取训练数据和测试数据digits_train=pd.read_csv('ht
jho9o5·2020-07-16 01:10

机器学习实战（十二）降维（PCA、SVD）

PrincipalComponentAnalysis）2.奇异值分解SVD（SingularValueDecomposition）3.低维空间维度的选择3.1.PCA3.2.SVD3.3.平均投影误差的平方4.实战案例4.1.PCA
zhq9695·2020-07-15 12:37

Python实例--输入两个正整数m和n，求其最大公约数和最小公倍数。

题目：输入两个正整数m和n，求其最大公约数和最小公倍数。代码如下：m=m1=eval(input('请输入第一个正整数：'))n=n1=eval(input('请输入第二个正整数：'))ifm1>=n1:#判断m和n哪个为较大的数whilen1!=0:#较小的数为0时，返回的大数即为最大公约数a=m1%n1m1=n1#将小数作为下一轮循环的大数n1=a#将大数除于小数得到的的余数作为下一轮循环的小
红领巾少年.·2020-07-15 08:51

关于数据挖掘中的Multicollinearity问题和时间序列预测

面对这个问题，不少Kernel做了特征选择，有基于VIF去除高度相关特征的，有用PCA降维的。此外，这个比赛的另一个难点在于，这是时间序列预测。
爱斯翠摩鸡·2020-07-15 07:00

if/while/for 、解决数学难题 、 Python实例

if/while/forenumerate()方法的语法:enumerate(sequence,[start=0])sequence--一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start--下标起始位置。列出索引对应值If条件判断if判断条件：执行语句elif判断条件：执行语句else：执行语句While判断条件：执行语句break跳出循环continue跳到下一次循环解决数学难题乘法口诀九宫格ABC
weixin_34125592·2020-07-15 05:23

算法思想中的两点法和滑动窗口法及python实例

两点法（TwoPointerApproach），也就是双指针法，它一般可以把复杂度从穷举法的O(n^2)减小到O(n)两点法非常有用，很多问题都可以用，如快慢指针，还有求排序数组中的两数和问题两点法对应了两个指针，左右指针之间也就是一个窗口，当左右指针变化时，也就对应着窗口的滑动。所以实际上滑动窗口法是属于两点法的。滑动窗口法（SlidingWindow）一般是通过左右指针的变化使窗口一直向右滑，
海晨威·2020-07-14 23:28

PCA主成分分析应用于人脸识别的MATLAB实现

主成分分析PCA——人脸识别MATLAB实现我在学习PCA降维以压缩数据的时候发现可以通过它来实现人脸识别，查阅了大量资料，除了矩阵求导具体推导没有太懂之外，弄懂了所由原理和技术细节，并在ORL_92x112
问天3007·2020-07-14 20:26

cs231n课程作业1——二层神经网络分类器感悟

一般不需要PCA降维和白化操作切记先切分数据集、验证集、测试集，之后再进行预处理3、初始化权重初始化w=np.random.randn(n)*np.sqrt(2/n)#后续再卷积神经网络中测试偏置初始化
qq_40825408·2020-07-14 20:39

模式识别与机器学习(作业4)

基于PCA降维的人脸识别数据集:https://pan.baidu.com/s/1H1hzKGz2sjYB85Io1Uvr8A提取码:cggh大致步骤：导入数据一共有40个人脸，每个人脸10张图片，8张用于训练
安静到无声·2020-07-14 13:56

SVD奇异值分解详解

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λx其中A是一个n×n的矩
珠穆拉玛峰·2020-07-14 11:45

【机器学习实战-kNN：约会网站约友分类】python3实现-书本知识【2】

python实例：如何分类？对用户输入的待约会对象的特征输入集按以下步骤进行分类：分析训练集数
怪众生太美丽·2020-07-14 11:45

【机器学习实战-kNN(k-近邻)】python3实现-书本知识【1】

python实例：如何分类？对未知分类输入集按以下步骤进行分类：1.计
怪众生太美丽·2020-07-14 11:13

【Python基础】Github标星4.7k，每天推送一个python小实例的Python库

文章来源于Python与算法社区，作者zhenguo推荐一个python-small-examples库，每天推送一个Python实例。
风度78·2020-07-14 10:27

PCA降维

维度灾难当样本数据的维度较高时，可能会面临维度灾难问题。https://zhuanlan.zhihu.com/p/87389704。概括来说，当数据的维度越高，要找到最优解甚至达到稍低维度时模型的同等performance，所需要的数据越多，而且是成几何数增长的。一种有效的解决方法是降维。样本均值和样本协方差给定样本数据$X=(x_1,x_2,\cdots,x_N)^T_{N\timesP}$，其
AGUILLER·2020-07-14 04:25

python：range函数的使用，以及将结果转列表list，或转numpy数组

range所属模块：内置功能：创建一个等差数列该网站可在线查询本文代码中绝大部分函数，以便您能快速理解本文代码：http://kakazai.cn/index.php/Kaka/Python/python
大奸猫·2020-07-13 22:32

【Python实例第5讲】Pipeline与GridSearchCV降维法

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）本例构造一个降维管道(pipeline),通过它做一个支持向量分类器预测。在这里，我们演示使用函数GridSearchCV和Pipeline优化不同类型的估计量。请注意，Pipeline能通过参数memory实例化，将转换器存储在管道里，避免重复拟合相同的转换器。PipelineandGridSearchCV本节说
Goodsta·2020-07-13 21:39

Pipeline和Gridsearch并行化调参简介

本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA
mishidemudong·2020-07-13 14:03

Python实例浅谈之五Python守护进程和脚本单例运行

一、简介守护进程最重要的特性是后台运行；它必须与其运行前的环境隔离开来，这些环境包括未关闭的文件描述符、控制终端、会话和进程组、工作目录以及文件创建掩码等；它可以在系统启动时从启动脚本/etc/rc.d中启动，可以由inetd守护进程启动，也可以有作业规划进程crond启动，还可以由用户终端（通常是shell）执行。Python有时需要保证只运行一个脚本实例，以避免数据的冲突。二、Python守护
乌托邦2号·2020-07-13 14:28

【Matlab】PCA降维实现人脸识别（附学习资料、代码程序及注解、运行结果）

一、理论知识基础1、一些前辈的经验分享（不局限于这些）（1）PCA人脸识别详解——初学者必看.（2）理解主成分分析(PCA).（3）LLE算法.（4）拉格朗日乘子法.（5）PCA降维算法总结以及matlab
阿汪先生·2020-07-13 12:08

主成分分析降维原理——PCA数学推导

文章目录1.PCA降维的计算过程2.数学推导3.总结1.PCA降维的计算过程下图是从西瓜书里截取的PCA降维过程的图片。需要说明的是，算法中的向量为列向量。
南瓜派三蔬·2020-07-13 10:10
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