tiktok 矩阵pca降维？pca和spc有甚么区分
很多朋友对tiktok 矩阵pca降维和pca和spc有甚么区分不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
- pca是甚么简称
- pc权重是甚么
- pca和spc有甚么区分
- pca为何要取最大的特点值
pca是甚么简称
pca英文全称PrincipalComponentAnalysis，是主成份分析法的简称。
主成份分析是一种非常着名的算法，这个算法本身不单单利用在机器学习领域，也是统计学领域一个非常重要的方法。
PCA是一个非监督的机器学习算法，它的作用主要用于数据的降维。对降维这个作用来讲，它本身的意义也是非常重要的，除不言而喻的，我们通过降维肯定能够提高算法的效力以外，同时通过降维我们也能够更方便的进行可视化，以便于我们人类可以更好的去理解数据。另外，PCA还有一个很重要的作用就是去噪，有一些时候通过对一些数据进行去噪，再用于机器学习的算法，相应的辨认率可能会更好。
pc权重是甚么
在计算机科学和机器学习领域，PC权重（PrincipalComponentWeight）指的是主成份分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）算法中，每一个主成份（principalcomponent）所对应的权重值。
PCA是一种经常使用的降维技术，用于对高维数据进行处理和分析。在PCA中，通过线性变换将原始数据投影到一个新的低维空间，使得投影后的数据能够保存原始数据中的大部份信息。在这个进程中，主成份的权重起到了重要的作用。
每一个主成份对应的权重反应了它在原始数据中的重要性。权重越大，说明该主成份对原始数据的解释能力越强，包括了更多的信息。通常，计算得到的主成份依照其对应的特点值的大小进行排序，权重也依照这个顺序排列。
通过PCA分析，可以选择保存最重要的几个主成份，疏忽较不重要的主成份，从而到达数据降维的目的。这样做不但可以减少数据维度，还可以去除数据中的冗余信息，提取关键特点，方便后续的建模和分析。
在机器学习中，PCA常被用于特点选择、数据可视化和预测模型的训练等任务中。通过分析主成份的权重，可以深入理解数据的结构和性质，有助于提高模型的效果和解释能力。
pca和spc有甚么区分
pca和spc区分以下
pca是一种经常使用的降维技术：它可用于下降n维数据集的维数，同时保存尽量多的信息。
spc指统计工序控制即SPC（StatisticalProcessControl）它是利用统计方法对进程中的各个阶段进行控制，从而到达改进与保证质量的目的。SPC强调以全进程的预防为主。
pca为何要取最大的特点值
1.PCA的计算步骤
（1）求协方差矩阵
（2）求协方差矩阵的特点值和特点向量
（3）选取前K个特点向量使得贡献率到达85%以上
（4）取得降维后的数据
2.数据在特点向量方向上可以取得最大的方差，可以了解成在该方向上数据的辨别度最高，信息量最大
3.协方差的意思
如果结果为正值，则说明数据是正相关的（从协方差可以引出“相关系数”的定义）
数值越大表示相关性越高，方差是协方差的特例
协方差矩阵表示的是一组基，在这个基下，数据在特点向量方向上获得最大方差，特点值是数据在特点向量方向上的方差。
PS:每一个矩阵都可以表示一个线性变换。
关于tiktok 矩阵pca降维的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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