机器学习课堂笔记(十四)

机器学习课堂笔记(十四)

使用低维数据来近似表示高维数据

通过数据可视化来获得降维数据的物理意义

Σ和∑ni=1不同

Σ的计算对于所有的样本值

此时计算的是一个样本值x(i)的降维z(i)

保留99%的差异性

[U,S,V] = svd(Sigma)调用一次

使用训练集运行PCA,这样定义了x-z的映射,可将其应用于测试集合交叉验证集

PCA应用于可视化时,k=2或k=3

使用PCA避免过拟合将会丢失信息

首先使用原始数据,当算法表现不好时再考虑PCA

时间: 2024-11-09 00:33:09

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