标签:主成分分析

数据挖掘

《机器学习系统设计》第11章 降维 学习笔记

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xsmile 发布于 2017-06-10

from http://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5370894.html   针对书上的内容和网络上的资料记录下来的笔记,大家一起学习交流。 一.为什么需要降维 (一) 多余的特征会影响或误导学习器 (二) 更多特征意味着更多参数需要调整,过拟合风险也...

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R

R 主成分回归

xsmile 发布于 2016-01-15

R学习-主成分分析和主成分回归 #主成分分析和主成分回归 Pearson 1901年提出 Hotelling 1933进一步发展 一 princomp() 函数 princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subs...

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R

R语言与数据分析:主成分分析

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xsmile 发布于 2015-12-01

看看这两篇,你就搞懂主成分分析了。 第一篇:来自 http://www.tuicool.com/articles/i6JzM3f 主成份分析历史: Pearson于1901年提出,再由Hotelling(1933)加以发展的一种多变量统计方法。通过析取主成分显出最大的个别差异,也...

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SPSS

主成分分析与因子分析之比较及实证分析

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xsmile 发布于 2015-11-19

来自 http://blog.csdn.net/ysuncn/article/details/1924502 一、问题的提出 在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题。而影响事物的特征及其发展规律的因素(指标)是多方面的,因此,在...

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