pca降维算法.rar_PCA降维_pca_pca降维_pca算法_pca降维

共2个文件

m：1个

txt：1个

版权申诉

pca算法

pca降维

5星 · 超过95%的资源 157 浏览量 2022-07-14 09:37:36 上传评论收藏 12KB RAR 举报

PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的统计学方法，主要用来处理高维数据，通过线性变换将原始数据转换为一组各维度线性无关的表示，从而达到降维的目的，同时尽可能保持数据集中的方差。在标题和描述中提到的“pca降维算法”，就是指使用PCA来减少数据的复杂度，将39维的数据降低到12维。这通常在数据可视化、特征选择和模型简化等方面有着重要的作用。 PCA的核心思想是找到原始数据的主成分，这些主成分是原始特征的线性组合，且它们之间的方差最大。降维的过程就是保留那些贡献最大的主成分，而舍弃较小的那些。这样可以有效减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据的信息。在执行PCA之前，通常需要进行以下步骤： 1. **数据预处理**：需要对数据进行标准化或归一化，确保所有特征在同一尺度上，消除量纲影响，这一步对于PCA的结果至关重要。 2. **计算协方差矩阵**：在预处理之后，计算数据的协方差矩阵，该矩阵反映了特征之间的关联程度。 3. **求特征值与特征向量**：对协方差矩阵进行奇异值分解（SVD），得到特征值和对应的特征向量。特征值表示了每个主成分的方差，特征向量则指示了主成分的方向。 4. **选择主成分**：根据特征值的大小，选择前k个最大的特征值对应的特征向量，其中k是我们希望保留的主成分的数量（在这个例子中是12）。 5. **投影数据**：将原始数据投影到由选中特征向量构成的新空间中，得到降维后的数据。 6. **验证与应用**：降维后，可以对结果进行分析，如可视化降维后的数据，或者用于后续的机器学习模型训练，以检验是否能保持原有的性能。在本例中，通过PCA将39维的数据降低到12维，这意味着保留了大部分的方差，同时降低了计算复杂性和存储需求。这可能有助于提高模型的效率，减少过拟合的风险，或者使高维数据在二维或三维空间中可视化的可能性增加。在实际操作中，我们可以通过编程语言如Python的sklearn库实现PCA。例如，可以使用`sklearn.decomposition.PCA`类，设定参数`n_components=12`来实现降维。同时，需要注意的是，PCA是一种无监督学习方法，它不依赖于目标变量，仅关注输入数据的结构。因此，PCA在数据探索和特征工程阶段尤其有用，但在某些需要保留类别信息的场景下可能并不适用。 PCA降维算法是数据分析领域中一个强大的工具，它能够帮助我们理解和简化高维数据，同时也为后续的建模和分析提供便利。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

pca降维算法.rar （2个子文件）

pca降维算法

data2.txt 26KB

PCA.m 6KB

12 15 20 1 7 16 9 0.17 8 2 7 0.78 56 5 0.5 52 1 7 0.78 99 17.94 31877.94 0.59 287 0.06 1771 1776.48 0.56 4 8 49 0.12 102 185 54 19 73 13.33 53 0 3 4 0 0 4 2 0.25 2 2 2 1 9 1 0 8 2 2 1 20.81 9 1685.67 0.06 42 0.11 93.65 187.3 0.5 1 2 9 0.22 15 27 10 12 9 0 8 3 5 3 0 1 6 3 0.27 2 3 2 0.67 13 3 1 11 1 1 0.33 29.72 13.6 5496.65 0.13 85 0.07 305.37 404.17 1 2 3 12 0.19 34 51 15 12 16 8.33 11 11 43 16 0 4 76 22 0.21 34 2.24 17 0.77 119 12 0.52 103 3 18 0.82 70.89 48.94 169799.06 1.16 557 0.02 9433.28 3469.45 0.55 21 38 99 0.18 208 349 51 24 119 3.74 103 9 11 13 0 9 8 8 0.1 4 2 5 0.63 43 1 0 79 2 7 0.88 123.35 19.27 45791.28 0.79 367 0.05 2543.96 2376.59 0.13 2 4 37 0.08 152 215 71 18 102 10.23 79 0 3 6 0 0 4 2 0.13 2 2 2 1 12 1 0 16 2 2 1 27.13 15.06 6152.97 0.14 81 0.07 341.83 408.6 0.5 1 2 12 0.12 32 49 17 16 17 0 16 2 3 7 0 6 4 2 0.11 2 2 2 1 14 1 0 18 1 2 1 39.51 10.08 4016.74 0.13 82 0.1 223.15 398.35 0.5 1 2 14 0.07 33 49 18 11 27 25 18 3 5 7 1 2 8 3 0.18 4 2 1 0.33 18 1 0 16 0 3 1 44.98 14.69 9703.67 0.22 125 0.07 539.09 660.68 0.33 2 4 17 0.12 47 78 24 15 25 15.79 17 0 5 6 0 0 8 3 0.14 4 2 3 1 18 1 0 22 1 2 0.67 35.04 12.63 5590.85 0.15 87 0.08 310.6 442.61 0.33 2 4 17 0.13 32 55 19 15 23 0 22 7 7 8 0 0 4 5 0.14 2 2 4 0.8 30 1 0 36 0 4 0.8 55.99 19.75 21840 0.37 198 0.05 1213.33 1105.82 0.2 1 2 27 0.11 79 119 32 16 44 0 36 2 3 6 1 0 4 2 0.18 2 2 2 1 11 1 0 10 1 2 1 25.4 13.71 4777.91 0.12 71 0.07 265.44 348.39 0.5 1 2 11 0.14 24 47 14 16 14 9.09 11 7 12 16 1 0 16 7 0.19 8 2 6 0.86 47 1 0 35 0 6 0.86 67.77 18.76 23842.81 0.42 217 0.05 1324.6 1271.18 0.14 4 8 42 0.16 77 140 39 19 44 2.78 36 9 12 10 0 8 16 7 0.21 8 2 6 0.86 38 1 0 34 1 5 0.71 54.94 20.4 22864.72 0.37 193 0.05 1270.26 1120.82 0.14 4 8 33 0.13 68 125 35 21 53 19.05 34 0 7 5 0 0 10 4 0.29 4 2.5 2 0.5 19 3 0.67 14 1 2 0.5 31.35 9.97 3114.36 0.1 65 0.1 173.02 312.48 0.75 3 5 17 0.27 23 42 15 13 15 0 14 9 12 10 0 2 14 7 0.23 6 2.33 7 1 40 6 0.83 30 0 6 0.86 52.03 24 29970.57 0.42 216 0.04 1665.03 1248.77 0.86 4 7 35 0.17 84 132 35 20 42 6.25 30 4 8 9 0 3 8 5 0.19 4 2 2 0.4 28 1 0 27 0 4 0.8 63.88 14.57 13563.07 0.31 161 0.07 753.5 930.8 0.2 2 4 25 0.14 51 110 35 20 36 10 27 4 9 5 0 1 14 5 0.31 6 2.33 4 0.8 26 3 0.5 16 0 5 1 22.8 17 6589.95 0.13 79 0.06 366.11 387.64 0.6 4 7 23 0.22 26 53 13 17 23 5.88 16 2 13 7 0 0 12 8 0.22 6 2 6 0.75 41 3 0.29 36 1 7 0.88 46.09 20.67 19687.59 0.32 179 0.05 1093.75 952.63 0.38 3 6 35 0.2 62 117 24 16 40 0 36 0 3 4 0 0 4 2 0.15 2 2 2 1 10 1 0 13 2 2 1 25.59 14 5014.84 0.12 73 0.07 278.6 358.2 0.5 1 2 10 0.13 28 45 15 15 15 0 13 10 23 14 0 13 34 13 0.25 16 2.13 12 0.92 74 1 0 52 1 11 0.85 64.37 33.13 70666.9 0.71 348 0.03 3925.94 2132.99 0.08 9 17 63 0.17 127 221 46 24 77 20 52 1 3 3 0 0 4 2 0.25 2 2 2 1 8 1 0 8 1 2 1 15.23 10.5 1679.07 0.05 37 0.1 93.28 159.91 0.5 1 2 8 0.2 14 23 8 12 10 0 8 0 7 6 0 0 12 4 0.21 6 2 3 0.75 22 1 0 19 2 1 0.25 28.87 14.62 6175.54 0.14 83 0.07 343.09 422.26 0.25 3 6 20 0.19 26 57 16 18 21 0 19 19 27 27 0 1 52 14 0.13 26 2 10 0.71 149 1 0 106 0 10 0.71 125.82 44.77 252155.78 1.88 829 0.02 14008.65 5632.57 0.07 13 26 137 0.11 308 521 86 25 127 0.93 106 1 3 4 0 0 4 2 0.22 2 2 2 1 9 1 0 9 1 2 1 17.15 13 2898.63 0.07 50 0.08 161.04 222.97 0.5 1 2 9 0.18 18 32 9 13 11 0 9 0 3 10 0 0 4 2 0.11 2 2 2 1 26 1 0 19 0 2 1 48.56 17.22 14395 0.28 163 0.06 799.72 836.07 0.5 1 2 26 0.1 66 97 23 12 20 0 19 12 14 22 0 1 10 9 0.14 4 2.5 7 0.78 68 4 0.38 66 0 6 0.67 116.42 23.48 64177.21 0.91 418 0.04 3565.4 2733.37 0.44 3 5 61 0.11 161 257 72 21 81 1.49 66 1 3 5 0 1 4 2 0.22 2 2 2 1 12 1 0 9 1 2 1 25.29 11.85 3548.61 0.1 63 0.08 197.14 299.56 0.5 1 2 12 0.17 22 41 13 14 12 10 9 1 13 10 0 0 24 7 0.32 12 2 7 1 40 1 0 22 3 7 1 54.54 15.58 13243.53 0.28 153 0.06 735.75 849.85 0.14 6 12 35 0.28 55 98 30 17 25 0 22 13 12 14 0 4 4 8 0.15 2 2 8 1 46 1 0 54 0 8 1 90.48 17.04 26283.38 0.51 259 0.06 1460.19 1542.14 0.13 1 2 40 0.11 98 161 46 16 73 6.9 54 1 5 5 0 0 8 3 0.33 4 2 3 1 16 3 1 9 1 3 1 27.86 8.67 2092.83 0.08 52 0.12 116.27 241.48 1 2 4 15 0.27 16 36 12 13 11 0 9 0 5 5 0 3 8 3 0.19 4 2 3 1 15 1 0 16 2 3 1 25.63 16 6560 0.14 82 0.06 364.44 410 0.33 2 4 14 0.14 32 50 16 16 21 15.79 16 0 5 8 1 1 6 3 0.18 2 3 3 1 19 3 1 16 1 3 1 27.98 18 9065.86 0.17 99 0.06 503.66 503.66 1 2 3 18 0.16 32 67 16 18 19 11.11 17 2 9 12 0 4 8 6 0.18 4 2 6 1 34 3 0.4 33 1 4 0.67 64.58 19.75 25188.5 0.43 211 0.05 1399.36 1275.37 0.5 2 4 30 0.15 79 132 44 22 40 10.81 33 0 6 3 0 0 4 4 0.31 2 2 3 0.75 14 1 0 13 0 2 0.5 21.05 11.25 2664.41 0.08 51 0.09 148.02 236.84 0.25 1 2 12 0.29 15 36 10 15 14 0 13 6 18 17 0 1 28 10 0.15 14 2 9 0.9 68 1 0 67 0 7 0.7 65.16 27.99 51033.62 0.61 314 0.04 2835.2 1823.51 0.1 7 14 60 0.13 109 205 37 19 75 1.47 67 0 3 3 0 0 4 2 0.5 2 2 2 1 9 1 0 4 2 2 1 18.99 5.14 502.31 0.03 25 0.19 27.91 97.67 0.5 1 2 9 0.33 9 16 7 8 6 0 4 0 3 8 0 0 4 2 0.18 2 2 2 1 16 1 0 11 0 2 1 36.54 9.29 3150.52 0.11 74 0.11 175.03 339.29 0.5 1 2 16 0.17 26 48 14 10 12 0 11 5 5 10 1 1 8 3 0.23 4 2 3 1 21 1 0 12 1 3 1 46.32 10.21 4832.73 0.16 93 0.1 268.48 473.13 0.33 2 4 20 0.14 33 60 21 13 21 14.29 13 12 11 13 0 0 8 7 0.13 4 2 5 0.71 42 4 0.5 54 2 4 0.57 88.12 18.17 29080.61 0.53 271 0.06 1615.59 1600.77 0.57 2 4 37 0.1 109 162 45 15 67 0 54 4 17 5 0 0 24 9 0.45 8 3 9 1 50 9 1 20 1 9 1 46.86 14.55 9917.4 0.23 134 0.07 550.97 681.72 1 8 12 43 0.35 47 87 21 13 26 0 20 5 3 6 0 1 4 2 0.12 2 2 2 1 17 1 0 17 1 1 0.5 50.08 14 9816.39 0.23 139 0.07 545.36 701.17 0.5 1 2 17 0.08 56 83 22 11 24 5.56 17 5 11 11 0 5 20 6 0.21 10 2 6 1 38 1 0 28 1 4 0.67 44.43 18.41 15056.5 0.27 157 0.05 836.47 817.88 0.17 5 10 34 0.15 54 103 22 15 39 15.15 28 4 10 9 0 1 12 6 0.22 6 2 6 1 37 4 0.6 27 0 5 0.83 61.09 13.24 10710.87 0.27 152 0.08 595.05 808.93 0.67 3 6 33 0.18 55 97 27 13 33 3.57 27 22 43 20 3 11 38 26 0.2 18 2.11 18 0.69 132 15 0.56 128 0 19 0.73 109.63 42.03 193686.35 1.54 666 0.02 10760.35 4607.96 0.58 10 19 108 0.16 255 411 91 30 166 9.86 131 0 3 2 0 1 4 2 0.22 2 2 2 1 9 1 0 9 2 2 1 18.62 14.88 4118.96 0.09 57 0.07 228.83 276.9 0.5 1 2 9 0.17 21 36 12 17 12 10 9 10 11 19 0 3 20 6 0.17 10 2 6 1 48 1 0 36 0 4 0.67 115.58 11.75 15944.27 0.45 223 0.09 885.79 1357.5 0.17 5 10 44 0.12 83 140 53 15 50 7.69 36 5 6 6 1 0 4 4 0.18 2 2 3 0.75 19 1 0 21 0 3 0.75 32.17 13.68 6017.65 0.15 88 0.07 334.31 440 0.25 1 2 17 0.14 31 57 17 15 28 4.55 22 0 6 4 0 0 4 4 0.25 2 2 3 0.75 15 1 0 16 0 2 0.5 24.11 11.64 3264.45 0.09 59 0.09 181.36 280.54 0.25 1 2 13 0.24 16 43 11 16 17 0 16 0 3 2 0 0 4 2 0.25 2 2 2 1 8 1 0 8 2 2 1 16.2 8.75 1240.55 0.05 34 0.11 68.92 141.78 0.5 1 2 8 0.2 14 20 8 10 10 0 8 0 5 3 0 0 8 3 0.17 4 2 2 0.67 13 3 1 18 1 2 0.67 24.12 18.56 8310.37 0.15 88 0.05 461.69 447.7 1 2 4 12 0.16 33 55 16 18 19 0 18 0 3 5 0 0 4 2 0.22 2 2 2 1 12 1 0 9 0 1 0.5 20.53 8.13 1355.23 0.06 40 0.12 75.29 166.8 0.5 1 2 12 0.2 13 27 8 10 10 0 9 5 21 14 0 3 38 11 0.27 18 2.11 10 0.91 66 1 0 41 1 11 1 58.14 23.94 33320.87 0.46 243 0.04 1851.16 1391.88 0.09 10 19 57 0.22 79 164 33 20 50 6.82 41 3 11 7 0 0 18 6 0.29 8 2.25 4 0.67 28 4 0.6 21 2 4 0.67 37.67 18.75 13244.88 0.24 131 0.05 735.83 706.39 0.67 5 9 24 0.24 50 81 24 18 25 0 21 0 3 4 0 0 4 2 0.25 2 2 2 1 9 1 0 8 0 2 1 28.73 7.92 1800.5 0.08 51 0.13 100.03 227.43 0.5 1 2 9 0.22 19 32 12 10 9 0 8 12 15 20 0 16 16 9 0.15 8 2 9 1 61 1 0 61 0 9 1 90.69 22.53 46024.85 0.68 327 0.04 2556.94 2043.07 0.11 4 8 54 0.1 118 209 55 21 91 20.78 61 7 6 14 0 0 4 4 0.17 2 2 4 1 26 1 0 23 2 4 1 68.58 11.02 8321.46 0.25 136 0.09 462.3 755.42 0.25 1 2 24 0.13 47 89 32 15 32 0 23 5 11 9 0 11 12 7 0.16 6 2 5 0.71 40 1 0 44 3 6 0.86 42.06 32.72 45051.12 0.46 236 0.03 2502.84 1376.56 0.14 3 6 35 0.11 90 146 33 24 62 20 44 19 24 17 2 12 16 15 0.17 8 2 9 0.6 83 1 0 86 0 11 0.73 92.86 35.1 114410.43 1.09 495 0.03 6356.14 3259.56 0.07 4 8 70 0.12 189 306 70 26 122 14 88 1 7 1 0 0 12 4 0.31 6 2 4 1 16 1 0 13 0 4 1 16.11 13.71 3029.38 0.07 52 0.07 168.3 220.89 0.25 3 6 14 0.27 16 36 7 12 15 0 13 2 3 2 0 0 4 2 0.22 2 2 2 1 7 1 0