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求协方差矩阵的特征值

协方差矩阵是描述多个随机变量之间关系的矩阵，它的特征值和特征向量可以提供有关这些变量的重要信息。特征值表示了协方差矩阵在特征向量方向上的变化程度。

在云计算领域中，协方差矩阵的特征值可以应用于多个方面，例如数据分析、机器学习和金融风险管理等。通过计算协方差矩阵的特征值，可以得到数据集中的主要变化方向和重要特征。

腾讯云提供了一系列适用于数据分析和机器学习的产品和服务，其中包括：

腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、高可用的云数据库服务，支持数据存储和查询分析。
腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了一套完整的机器学习工具和算法库，帮助用户进行模型训练和预测分析。
腾讯云大数据平台（Tencent Big Data Platform）：提供了一系列大数据处理和分析工具，包括数据存储、数据计算和数据可视化等功能。
腾讯云人工智能开放平台（Tencent AI Open Platform）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等功能。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地进行协方差矩阵的计算和分析，从而获得更深入的数据洞察和业务价值。

更多关于腾讯云相关产品和服务的详细介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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机器学习算法之PCA算法

在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法，在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一，最近准备撸一个人脸识别算法，也会频繁用到PCA，本文就带着大家一起来学习PCA算法。

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PCA、SVD深入浅出与python代码

我个人的理解：PCA本质上就是寻找数据的主成分。我们可以简单的打个比方，假设有一组高维数据。他的主成分方向就是用一个线性回归拟合这些高维数据的方向。用最小二乘的逻辑拟合的。其他的主成分都是与最大主成分正交的。

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选自deeplearning4j 机器之心编译参与：蒋思源本文先简要明了地介绍了特征向量和其与矩阵的关系，然后再以其为基础解释协方差矩阵和主成分分析法的基本概念，最后我们结合协方差矩阵和主成分分析法实现数据降维。本文不仅仅是从理论上阐述各种重要概念，同时最后还一步步使用 Python 实现数据降维。首先本文的特征向量是数学概念上的特征向量，并不是指由输入特征值所组成的向量。数学上，线性变换的特征向量是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为特征值。一个线性变换通常可以由其

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数据挖掘实战：PCA算法

PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如：一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每小时“的最大速度特征，很显然这两个特征具有很强的相关性拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将非常困难，很容易导致过度拟合 PCA算法就是用来解决这种问题的，其核心思想就是将 n 维特征映射到 k 维上

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数据科学基础(十) 降维

📚 文档目录随机事件及其概率随机变量及其分布期望和方差大数定律与中心极限定理数理统计的基本概念参数估计假设检验多维回归分析和方差分析降维 10.1 主成分分析（PCA) 不懂线性代数, 下面这些参考了一些 PCA 的说明, 但我总觉得某些解释的不是很严谨. 目标 PCA 常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量. 对于原始数据矩阵其中, 列向量为 n 个样本中的一个. r 行表示 r 个维度. 对该矩阵进行中心化,得到中心化矩阵 X image.png X

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降维分为三种：特征选择、线性降维和非线性降维。本文主要介绍一些关于降维的基础知识以及线性降维的典例PCA（主成分分析法）。

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呆在家无聊？何不抓住这个机会好好学习！

本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都学过，但可能因为联系不到实用情况，都还给了曾经的老师。线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。

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上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。

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PCA算法 | 数据集特征数量太多怎么办？用这个算法对它降维打击！

今天是机器学习专题的第27文章，我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法。

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Python AI 教学 | 主成分分析（PCA）原理及其应用

假如你是一家淘宝店店主，你所负责运营的淘宝店2018年全年的流量及交易情况可以看成是一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，（日期，浏览量，访客数，下单数，成交数，成交金额），这是一个六维的数据，但我们可以发现，“浏览量”和“访客数”往往具有较强的相关关系，而“下单数”和“成交数”也具有较强的相关关系，如果删除其中一个指标，不会丢失太多信息。我们知道，很多机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联。在实际机器学习中处理成千上万甚至几十万维的情况也并不罕见，在这种情况下，机器学习的资源消耗是不可接受的，因此我们必须对数据进行降维。但降维意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据（如上面所述的淘宝店数据）本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低，这就是我们要介绍的降维方法——PCA（主成分分析法）。

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脑电特征提取算法 | 共空间模式 Common Spatial Pattern(CSP)研究进展、算法原理及其它的代码案例

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【机器学习笔记之七】PCA 的数学原理和可视化效果

PCA 的数学原理和可视化效果本文结构：什么是 PCA 数学原理可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。但是当我们在做降维的时

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机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第13章 - 利用PCA来简化数据。这里介绍，机器学习中的降维技术，可简化样品数据。降维技术的用途使得数据集更易使用；降低很多算法的计算开销；去除噪声；使得结果易懂。基本概念降维（dimensionality reduction）。如果样本数据的特征维度很大，会使得难以分析和理解。我们可以通过降维技术减少维度。降维技术并不是将影响少的特征去掉，而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集。协方

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PCA 的数学原理和可视化效果

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PCA的浅析与深入

PCA(Princile Component Analysis)，中文名叫做主成成分分析，它的主要理论是：线性组合输入空间，以期找到一组标准正交基，实现坐标变换。 PCA的主要应用有以下几点：

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MLK | 机器学习的降维"打击"

"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本

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机器学习基础与实践（三）----数据降维之PCA

在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关性，并发现一些潜在的特征变量。一、PCA的目的 PCA是一种在尽可能减少信息损失的情况下找到某种方式降低数据的维度的方法。通常来说，我们期望得到的结果，是把原始数据的特征空间（n个d维样本）投影到一个小一点的子空间里去，

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《机器学习实战》（十三）—— PCA

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77363466

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PCA主成分分析（下）

哦……可惜数学实际上没那么多想象的浪漫，它的极致应如潜入深海之渊，耐得住寂寞，踏实严谨。

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SFFAI 分享 | 李宏扬：二阶信息在图像分类中的应用

此次分享的文章主要关于二阶信息在图像分类中的应用。从Alexnet起，深度神经网络飞速发展，取得了一系列骄人的成绩。总体来说，深度分类网络主要分为两个部分：特征提取和分类器。无论是VGG还是GoogleNet，后来的Resnet、Densenet，仔细观察可以发现，无论设计了多么性能优异的网络，在连接分类器之前，一般都连接了一个Pooling层，如下表所示：

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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

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主成分分析到底怎么分析？

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 PCA的作用你手上有一批数据，但是特征太多，你感觉数据太稀疏了你选了一堆特征，但是感觉某些特征之间的相关性太高了，比如用户月消费预测的时候，你选了用户身高以及用户性别这两个特征，一般男生的身高比较高，你觉得特征有点冗余你的小霸王内存不够，内存只有4个G，装不下太大的矩阵，但是你又不想减少训练数据，N

OpenCV角点检测源代码分析（Harris和ShiTomasi角点）

OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例，主要分析其中的这两种角点检测源代码。角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html，分析的很详细，不再赘述。本文主要分析其源代码： 1. Harris角点检

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机器学习｜主成分分析（PCA）

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