成分分析(Principal Component Analysis, PCA) - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

2022 iThome 鐵人賽

DAY 10

0

AI & Data

AI系列第 10 篇

成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

14th鐵人賽

團隊人工智慧GoGo

2022-09-25 16:33:56

528 瀏覽

分享至

成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
什麼是成分分析(Principal Component Analysis, PCA)呢?
藉由正交轉換，對變數進行線性轉換，投影成一系列線性不相關變數的值，並且PCA為一種非監督式學習。
也是一種降低維度的方法，那降維是什麼我們又為何要降維呢?
降維可以使數據壓縮，讓運算時間減少，並且與原本資料不會相差太多。

圖片來源:
https://miro.medium.com/max/640/1*bbKrW1BzLNWkEJRXmv3rAA.png

線性判別分析(Linear Discriminant Analysis)

機器學習----K-近鄰演算法 KNN

系列文

AI 共 25 篇

目錄

RSS系列文訂閱系列文

1 人訂閱

完整目錄

直播研討會

{{ item.subject }}

{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |

{{ formatDate(item.duration) }}

直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言

參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22127 篇

完賽人數

595 人

15th鐵人賽 16th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽鐵人賽 2019鐵人賽 javascript 2018鐵人賽 python 2017鐵人賽 windows php c# windows server linux css react vue.js

IT邦幫忙