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主成分分析几何解释,优化问题如何进行几何解释分析

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如何理解成分 分析？主成分 分析名词解释分析/各位朋友，早上好 ， 下午好 ， 晚安 。上一篇文章Python，主成分-3/Method(PCA)等维度dimensionalityreduction算法，主要学习了PCA的原理和基于Python的基本算法实现，本文主要研究了scikitlearn(sklearn)中的一些降维模型，重点 。

SparsePCA，TruncatedSVD，IncrementalPCA)，factor分析method FA(factor analysis) ， independent成分-3/ICA等 。这种方法主要使用之前的文章成分-3 。Dimensionalityreduction算法Python中的方法基于SingularValueDecomposition，将维度线性降低到低维空间 。
【主成分分析几何解释,优化问题如何进行几何解释分析】
1、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878 ， 0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。但是，这不是一定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。方法主要是将协方差矩阵分解成特征，得到主成分(即特征向量)及其权重(即特征值) 。研究一个问题，必须考虑很多指标 。这些指标可以从不同方面反映我们所研究对象的特征，但在一定程度上存在信息重叠，存在一定的相关性 。这种重叠的信息有时甚至会抹杀事物的真实特征和内在规律 。master成分分析在尽量减少数据信息损失的原则下 ， 利用降维的思想对高维变量空间进行降维，即在众多变量中找出少数几个综合指标(原变量的线性组合)，这些综合指标会尽可能多地保留原指标的变异信息，这些综合指标是不相关的 。

主体数成分小于原始变量数 。principal成分分析是一种数学变换方法，通过线性变换将给定的一组变量转化为一组不相关的变量 。在这个变换中，变量的总方差保持不变，同时第一个委托人成分方差最大 ， 第二个委托人成分方差第二，以此类推 。本金成分与原始变量的关系(1)每个本金成分都是原始变量的线性组合 。(2)本金数成分小于原变量数 。

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