主成分分析

本案例适合应用统计，数据科学，电商专业 K均值对客户进行分类的案例都做烂了......但我认为这个案例还是有一定的价值的，使用了pca，还有轮廓系数寻找最优的聚类个数。下面来看看代码准备导入包 import numpy as np import pa…

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量，进行分类对…

1. 相关系数 1.1 概述相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。它的取值范围在-1到1之间，表示变量之间的相关性强度和方向。 1.2 Pearson相关系数常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）&#xff0…

5.3.1 主成分分析简介主成分分析是以最少的信息丢失为前提，将原有变量通过线性组合的方式综合成少数几个新变量；用新变量代替原有变量参与数据建模，这样可以大大减少分析过程中的计算工作量；主成分对新变量的选取不是对原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此…

通常在特征提取过程中，会遇到一个很严重的问题，那就是特征维度过多，实际上这些特征对于表示和分类的贡献度不同，那么哪些特征是重要的？哪些是次要的呢？ 这时轮到PCA出场了（想必早已名声在外&am…

概述主成分分析（Principal Component Analysis）是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，提取数据的主要特征分量，其数学推导可以从最大可分性和最近重构性两个角度着手，前者的优化条件为划分后方…

目录主成分分析 1、简介 2、帮助理解 3、API调用 4、案例本文介绍主成分分析的概述以及python如何实现算法，后续会再出一篇关于主成分分析算法原理讲解的文章，敬请期待！ 感谢大家支持！您的一键三连，就是我创作的…

本讲将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能…