主成分分析是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信息。主成分分析是设法将原来众多具有

而PCA则是特征降维中除了特征选择的另一种降维方法，中文名为主成分分析技术，他的作用是尽可能降低原数据的维数，简化数据。

去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。由于我们一般不会直接使用原始数据，所以就要进行特征选择；特征选择就是从多个特征中选择部分特

可以这样简要的描述：研究人员经常使用PCA来降低维度，希望在他们的数据中找出有用的信息。毫无疑问，在我的专业领域以及许多其它的领域中，PCA是最常用的数据分析工具，但是当它不起作用的时候会发生什么呢？在这里，我要给为大家介绍一个PCA的替代方案，叫做投影追

第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解S

主成分分析是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。横轴表示特征1，纵轴表示特征2，其中4个点表示二维的特征样本。映射到不同的轴后样本间间距会不一样，而要找的就是让样本间间距最大的轴。接着进行均值归0处理，即 $\overline x = 0$，使得

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

我们将会展示两种主要的降维方法：投影和流形学习，同时我们还会介绍三种流行的降维技术：主成分分析，核主成分分析和局部线性嵌入。主成分分析主成分分析是目前为止最流行的降维算法。首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。这是就 PC

目前，大多数的数据科学家都比较熟悉主成分分析 ，它是一个探索性的数据分析工具。可以这样简要的描述：研究人员经常使用PCA来降低维度，希望在他们的数据中找出有用的信息。毫无疑问，在我的专业领域以及许多其它的领域中，PCA是最常用的数据分析工具，但是当它不起作

数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像的像素值 28*28=784. 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。支持向量机是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。在支持

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

我们用一些工具对数据进行降维，看看结果会怎样，PCA会解决这个问题。NMF在分解图像时经常会发现有用的“部分”来表达整体，并且在MNIST数据集或人脸识别数据集中产生有趣的结果。import numpy as npimport matplotlib.pyp

在机器学习和数据科学问题中，主要目标是找到在决定和影响输出结果方面起主导作用的最相关的特征。在大多数数据科学问题中，机器学习数据集中充斥着大量的特征，容易导致过度拟合，并增加训练成本，这会使得过程相当缓慢。降维在图像、音频、视频分析中扮演着重要的角色，尤其

右边的图像是应用PCA然后将其转换回原始尺寸后的合成图像。由于右侧的图像具有较少数量的像素，因此神经网络将在较少数量的特征上操作。因此，训练阶段所花费的时间将减少。顾名思义，给定机器学习数据集，我们感兴趣的是找到最重要的主组件，即表示底层数据集的“重要特征

无监督学习是一组统计工具，用于只有一组特征而没有目标的情景。因此，我们无法进行预测，因为每个观察都没有相关的响应。我们感兴趣的是找到一种有趣的方法来可视化数据或发现类似观察的子组。此外，很难评估获得的结果是否良好，因为没有公认的机制来对独立机器学习数据集执

主成分分析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，你可以在rstudio :: conf 2018上找到其中一篇演讲的录音。演讲的重点主要是我对于PCA的理解，而这篇文章中，我将主要介绍我是

在决定选择哪些特征以使您的机器学习模型免受过度拟合的影响时，您是否感到困惑?有什么方法可以减少特征空间的维度吗?PCA肯定能帮到你。我们将通过一个简单的解释癌症数据集的主成分分析，并看到特征空间维度减少到数据可视化的例子。cancer = load_bre

在这篇文章中，我将对t-SNE算法进行高级概述。我还将分享一些示例python代码，我将在Digits和MNIST数据集上使用t-SNE。t-分布随机邻域嵌入是一种无监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。它由Laurens van der M

假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？但是，假如你能使用比PCA更先进的东西将会怎样呢？在