主成分分析

本文为大家介绍了降维的概念及降维技术主成分分析（PCA）在特征工程中的应用。

本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。

主成分分析原理解析：主成分降维思想、几何意义、主成分提取、主成分的性质、计算步骤。

主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）非常有助于我们理解高维数据，我利用Stack Overflow的每日访问数据对主成分分析进行了实践和探索

PCA（Principal Component Analysis）是机器学习中对数据进行降维的一种方法。主要目的是在不丢失原有数据信息的情况下降低机器学习算法的复杂度，及资源消耗。本篇文章将使用python对特征进行降维。

主成分分析是一种经典的降维方法，但如果你只把主成分分析作为一种降维手段，那么你就太OUT了。

本章我们将介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。

PCA（principle component analysis） ，主成分分析，主要是用来降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。

科学研究所涉及的课题往往比较复杂，是因为影响客观事物的因素多，需要考察的变量多。比如说，对于糖尿病、动脉硬化等疾病，其病因是多种多样的，收集的资料中包含的信息是丰富多彩的。然而，重叠的、低质量的信息越多，越不利于医生作出诊断。在大部分实际问题中，变量之间是有一定的相关性的，人们自然希望找到较少的几个彼此不相关的综合指标尽可能多地反映原来众多变量的信息。193…

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐…