學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 分解信號的分量(矩陣分解問題)
  • • 主成分分析(PCA)
    • • 精確的主成分分析和概率解釋
      • 增量的主成分分析
      • 采用隨機SVD的PCA
      • 核PCA
      • 稀疏主成分分析(SparsePCA和MiniBatchSparsePCA)

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分解信號的分量(矩陣分解問題)

主成分分析(PCA)

精確的主成分分析和概率解釋

主成分分析(PCA)用于將多元數據集分解為一組解釋最大方差的連續正交分量。在scikit-learn中， PCA 被實現為一個transformer對象，它在其 fit 方法中學習n個組件，并可用于新數據，將其投射到這些分量上。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part47)--主成分分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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