Публикации по теме 'principal-component'


Четкое объяснение анализа основных компонентов
У вас есть большой набор данных, который необходимо обобщить? Или, может быть, вам нужно уменьшить размерность ваших данных для дальнейшего анализа. Если это так, то анализ главных компонентов (PCA) может быть именно тем, что вам нужно. Контур Этот учебник построен следующим образом: Объясните концепцию PCA. Как работает PCA Так что же такое анализ главных компонентов? PCA — это статистический метод, который можно использовать для уменьшения объема данных в наборе данных,..
Полное руководство по сжатию цветных изображений с использованием PCA в python.
Если вы являетесь энтузиастом науки о данных или машинного обучения, вы, должно быть, сталкивались с PCA (анализ основных компонентов), который является популярным алгоритмом машинного обучения без учителя, в основном используемым для уменьшения размерности большого набора данных. Мы также можем использовать PCA для уменьшения размерности изображений. Простой вариант использования Давайте подумаем о случае, когда вы работаете над проектом AI-ML, который имеет дело с изображениями...
Путешествие в мир анализа главных компонентов.
В сегодняшней статье я расскажу о том, что такое PCA и как он играет роль в уменьшении размерности данных и поиске главных компонентов. Для этого мы должны сначала понять, что этот термин означает и что он делает. Анализ основных компонентов — это алгоритм обучения без учителя, который уменьшает размерность данных. Это статистический метод, в котором коррелированные признаки ортогонально преобразуются в набор линейно некоррелированных признаков. Эти недавно преобразованные функции..
Анализ главных компонентов
Анализ главных компонентов (PCA)  – это статистический метод, который используется для уменьшения размерности данных. PCA работает, идентифицируя направления в данных, которые имеют наибольшие различия, и проецируя данные в пространство с меньшими размерностями вдоль этих направлений. Эти направления называются главными компонентами и являются собственными векторами ковариационной матрицы данных. Собственные векторы выбираются так, чтобы они были ортогональны друг другу, что..
Машинное обучение: активное обучение
В этой серии статей мы рассмотрим различные модели, архитектуры и концепции машинного обучения, которые могут быть новыми даже для тех, кто имеет опыт работы с Data Science. Ссылку GitHub на пример кода в этой статье можно найти здесь . Активное изучение Первое, о чем следует спросить себя, изучая что-то новое, — зачем. «Почему мы должны узнать об активном обучении?» Если ответ кажется интересным, можно перейти к вопросам, что это такое? И как это работает? В этой статье мы..
Подробный каталог уменьшения размерности
Многие методы уменьшения размерности, объясненные на языке Python Размерность — это количество входных признаков для набора данных. В процессе уменьшения размерности мы стремимся использовать данные в пространстве высокой размерности, уменьшая их до пространства меньшей размерности (своего рода проекция). Здесь цель состоит в том, чтобы сохранить значимые данные многомерных данных как они есть (т. е. отбросить бессмысленную информацию путем сокращения) или завершить процесс уменьшения..
2 графика, которые помогают мне выбрать правильное количество основных компонентов
Создание графика кумулятивной объясненной дисперсии и графика осыпи в PCA Выбор правильного количества основных компонентов является наиболее сложной частью PCA. Существуют различные способы сделать это.