【机器学习基础】13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯!
主成分分析,是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。2D示例首先,只考虑两个维度的数据集,比如高度和重量。这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要...
浅谈机器学习在足球数据分析中的作用
随后就是模型构建的流程,而它的基础就是特征工程。通过相关性分析,确立特征对比赛结果预测的价值几何。主成分分析(PCA)则用于降维,减少数据维度,提取其中的重要特征。这些步骤确保模型的高效性和准确性。模型构建完之后就是模型训练的环节,而这一过程是自然离不开历史比赛数据的使用。这一步采用监督学习算法,如...
【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集
(1)单行业拥挤度:本文使用主成分分析(PCA)方法,构建行业层面的资产集中度因子,并在多头组合中剔除最拥挤行业(如有),成功降低了多头组合的持仓风险。(2)全市场拥挤度:本文使用行业拥挤度分散度因子SDC和换手率TurnOver形成复合择时信号,成功优化了组合在2015年6月、2021年9月等关键风格转变时点动量策略的表现。对...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
主成分分析(PCA)的实现步骤主要分5步完成,我们可以从其工作原理和步骤中,进一步了解PCA的特点。1.数据标准化数据标准化是数据预处理的一个重要步骤,它涉及到将数据集中的每个特征转换为具有零均值和单位方差的分布。首要的就是对原始数据进行标准化处理,让每个特征的均值为0,标准差为1。其目的是将原始数...
Npj Comput. Mater.: 生成式机器学习:设计复杂成分的共晶合金
使用此机器学习框架,人们可以基于已报道的合金成分,对整个成分空间中得到共晶的概率进行评估,并直接得到由模型生成的共晶合金成分,从而实现复杂共晶合金的快速发现。在这个过程中,作者提出了一种基于主成分分析(PCA)和K均值聚类算法的数据预处理方法,成功解决了在使用数据驱动进行共晶合金设计时常常遇到的数据不平衡问题。
基于UPLC-Q Exactive Orbitrap-MS的不同产地半枝莲药材差异分析
结果通过数据库比对共鉴别39个化合物,聚类热图结果表明21批样品可以分为5类,且在31个化合物上存在明显差异,PCA结果分析得到3个主成分可以实现不同产地半枝莲的区分,累积解释率为93.68%,其中野黄芩苷对主成分1影响较大,黄芩苷、芹菜素对主成分2影响较大(www.e993.com)2024年10月18日。PLS-DA可以实现5个产地样本的分离,通过特征值大于1,得到...
电子鼻——机器也有嗅觉?典型掺假蜂蜜的气味识别应用案例分析
在传感器阵列中常选用不同类型或者不同选择性的气敏传感器,目的是为了提高交叉敏感性,增加检测气体范围,实现对复杂混合气体的灵活响应。利用电子鼻并结合主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)数据处理方法研究了掺入10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%油菜蜜和大米糖浆的掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征...
概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...
12.主成分分析(PCA)使用sklearn进行PCA:fromsklearn.decompositionimportPCAdata=np.random.randn(100,5)pca=PCA(n_components=2)reduced_data=pca.fit_transform(data)plt.scatter(reduced_data[:,0],reduced_data[:,1])plt.title("PCAReducedData")...
深度挖掘资本市场主题机遇 助力打造投资中国专业品牌
课题组根据行业分布,采用PCA(主成分分析)和熵值法结合的方式,对不同行业的数据分别进行标准化处理,并确定相关指标权重,提高指标权重的科学性和合理性。在各指标数据标准化后,对每个维度内的所有指标加权求和得到该维度的子指数分数,再将3个维度子指数分数加权求和,得到综合“新质生产力股票指数”的最终得分。
【专家视角】流域保护与修复|安徽省涡阳矿区地表水中多环芳烃的...
特征比值法、正定矩阵因子分解法(PMF)和主成分分析(PCA)得到了相似的源解析结果,地表水中PAHs主要来自交通源、煤炭燃烧源和石油源。PCA得到的各污染源贡献率分别为煤炭燃烧源37.32%、交通源35.51%和石油源13.92%;PMF模型得到的各污染源贡献率分别为交通源42.66%、煤炭燃烧源30.85%和石油源26.49%。生态风险评价结果...