楼主: WXfMh5c
1848 0

[学习笔记] 【学习笔记】PCA降维之前为什么要做标准化? PCA主要用于高维数据的降维,也就 ... [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

等待验证会员

本科生

88%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
572 个
通用积分
46.2818
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
516 点
帖子
97
精华
0
在线时间
0 小时
注册时间
2019-11-28
最后登录
2020-2-26

楼主
WXfMh5c 发表于 2020-2-26 23:33:14 来自手机 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
PCA降维之前为什么要做标准化?
PCA主要用于高维数据的降维,也就是将高维数据投影到低维空间使其方差最大。如果某一个特征(向量)数值特别大,那么它在方差计算比重特别大,为了让秩分解逼近原数据,就会极力逼近量纲大的特征,导致其它特征所包含的信息被忽略。
此外,因为PCA通常是数值近似分解,而非解析解,使用梯度下降算法的时候可以加快收敛速度。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:学习笔记 pca 标准化 习笔记 梯度下降

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
jg-xs1
拉您进交流群
GMT+8, 2025-12-9 13:55