选择主成分数量：需要选择保留的主成分数量，这可能是一个主观过程。 增加了分析的不确定性。 Python主成分分析PCA、线性判别分析LDA、卷积神经网络分类分析水果成熟状态数据|附代码数据 本文对给定数据集进行多类别分类任务时所采用的各种统计和机器学习 ...

选择主成分数量：需要选择保留的主成分数量，这可能是一个主观过程。 增加了分析的不确定性。 Python主成分分析PCA、线性判别分析LDA、卷积神经网络分类分析水果成熟状态数据|附代码数据 本文对给定数据集进行多类别分类任务时所采用的各种统计和机器学习 ...

如此循环，直至收敛。 PCA和LDA数据假设都符合高斯分布，但是LDA是监督算法，而PCA是无监督算法。LDA降维最多降到类别数k-1的维数，如果我们降维的维度大于k-1，则不能使用LDA。具体LDA原理以及与PCA的区别见链接 10.PCA(和LDA来自同一个git主) 从两个算法（PCA和LDA ...

本文旨在为产品经理们解释ChatGPT背后的原理及其应用，帮助理解其对现代对话系统发展的影响。通过简化技术性语言，我们将深入探讨ChatGPT如何利用预训练模型、生成式任务和转换器架构来实现高效互动。

上一期我们解读了【相关性热图】的定义、用途和具体案例等。今天，我们接着来解读【PCA图】~ PCA（主成分分析图）是以“降维”为核心，把多指标的数据用少数几个综合指标（主成分）替代，还原数据最本质特征的数据处理方式，用于展示多元数据的主要 ...

nbsp; 采用连续投影算法（successive project algorithm,SPA）对177个不同产地油菜蜜样本的近红外光谱做波长选择,然后以33个特征变量作线性识别分析（LDA）。同时,也采用了主成分分析（PCA）对变量进行压缩。比较了二次识别分析（QDA）和簇类独立软模式分类法（SIMCA ...

在人工智能领域，我们常用的降维算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、因子分析（Factor Analysis）、局部线性嵌入（LLE）、等距映射 ...

本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的 17 种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 ...

和主成分分析+线性判别分析(PCA+LDA)分别对该5 种气味信息进行分析。 后利用相关性分析对整盒气味信息的待测样本进行了区分测试。结果显示:单独利用 5 种气味的信息都区分出三种等级， 其中区分效果由优到劣依次是滤嘴、 烟气、 整盒、 烟丝、 烟纸。