資源簡介
數據降維
??在實際生產生活中，我們所獲得的數據集在特征上往往具有很高的維度，對高維度的數據進行處理時消耗的時間很大，并且過多的特征變量也會妨礙查找規律的建立。如何在最大程度上保留數據集的信息量的前提下進行數據維度的降低，是我們需要解決的問題。
??對數據進行降維有以下優點：
??（1）使得數據集更易使用
??（2）降低很多算法的計算開銷
??（3）去除噪聲
??（4）使得結果易懂
??降維技術作為數據預處理的一部分，即可使用在監督學習中也能夠使用在非監督學習中。而降維技術主要有以下幾種：主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)、因子分析(Factor A
代碼片段和文件信息
from?PIL?import?Image
from?numpy?import?*
def?pca（X）:
????“““?主成分分析：
????輸入：矩陣?X，其中該矩陣中存儲訓練數據，每一行為一條訓練數據
????返回：投影矩陣（按照維度的重要性排序）、方差和均值?“““
????#?獲取維數
????num_datadim?=?X.shape
????print（‘num_data:‘num_data‘dim:‘dim）
????#?數據中心化
????mean_X?=?X.mean（axis=0）
????X?=?X?-?mean_X
????if?dim>num_data:
????????#?PCA-?使用緊致技巧
????????M?=?dot（XX.T）?#?協方差矩陣
????????eEV?=?linalg.eigh（M）?#?特征值和特征向量
????????print（‘ev:‘EV.shape[1]）
????????print（EV）
????????for?i?in?range（len（e））:
????????????if?e[i]<0:
????????????????e[i]=-e[i]
????????tmp?=?dot（X.TEV）.T?#?這就是緊致技巧
????????V?=tmp[::-1]?#?由于最后的特征向量是我們所需要的，所以需要將其逆轉
????????print（V.shape[0]）
????????#print（V[:3]）
????????S?=sqrt（e）[::-1]?#?由于特征值是按照遞增順序排列的，所以需要將其逆轉
????????print（S）
????????for?i?in?range（V.shape[1]）:
????屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????208625??2019-10-24?11:33??pca\pca算法.docx
?????文件????????734??2009-05-05?13:35??pca\PCA算法實現及資源\athumb\10_t.jpg
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?????文件????????661??2009-05-05?13:35??pca\PCA算法實現及資源\athumb\18_t.jpg
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?????文件????????648??2009-05-05?13:35??pca\PCA算法實現及資源\athumb\36_t.jpg
............此處省略32個文件信息
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