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      北海電腦維修站

      北海電腦維修站

      北海電腦主成分分析是指在研究

      K―平均算法是一種得到廣泛應用的基于劃分的聚類算法。其把M個對象分為N個簇北海電腦使得每個簇內具有較高的相似度。


      在應用該算法進行數據分析時北海電腦首先應輸入包含M個對象的數據集A以及簇的數目N。從A中任意選擇N個對象作為初始簇中心并且不斷重復北海電腦隨后計算出簇中對象的均值北海電腦將每個對象分配到最相似的簇并且不斷更新簇均值北海電腦最后計算準則函數直到其不再發生變化為止。因為該算法的復雜度大約是0(nkt)北海電腦所以該算法在處理大數據集時是相對可伸縮的和高效率的。



      奇異值分解編輯本段回目錄



      假設A是一個m×n階矩陣北海電腦其中的元素全部屬于實數域或復數域。如此則存在一個分解使得A=U∑V*。其中U是m×m階酉矩陣北海電腦Σ是半正定m×n階對角矩陣北海電腦而V*是n×n階酉矩陣的共軛轉置矩陣。這樣的分解就稱為A的奇異值分解。


      在MATLAB仿真軟件中計算奇異值分解的函數式為:[b.c.d]=svd(x)


      主成分分析(PCA算法)編輯本段回目錄




      從宏觀上來說北海電腦主成分分析是指在研究一項變量較多的課題時北海電腦將這些變量通過線性變換而簡化為幾個重要變量的一種多元統計分析方法。而在數據分析領域北海電腦主成分分析的主要作用是對大規模的數據集進行分析與簡化。其主要體現在降低數據集的維數北海電腦同時盡可能保持數據集中的對所研究的問題最有價值的特征。簡而言之北海電腦就是保留低階主成分北海電腦忽略高階主成分。其具體方法是通過對協方差矩陣進行特征分解北海電腦從而得出數據的特征向量與特征值。主成分分析在數學上可以理解為一個正交化的線性變換北海電腦把數據整體變換到一個新的坐標系中北海電腦使得這一數據的任何投影的第一大方差在第一主成分上北海電腦第二大方差在第二主成分上北海電腦依次類推。



      決策樹學習編輯本段回目錄



      從廣義上講北海電腦決策樹是一種運用圖解法的概率分析北海電腦即在已知各種事件發生概率的基礎上北海電腦通過構建決策樹來探究期望值大于等于零的概率北海電腦同時判斷可行性的決策分析方法。


      決策樹學習是數據分析領域常用的方法北海電腦其目的是構建一個模型來預測樣本的目標值。一棵決策樹的訓練就是依據一個既定指標北海電腦將訓練數據集分為幾個子集并且在所產生的子集中不斷重復此方法的過程北海電腦直到一個訓練子集的類標都相同時為止。決策樹主要有兩種類型:分類樹和回歸樹。其中分類樹的輸出是樣本的類標北海電腦而回歸樹輸出的是一個實數。決策樹的優點體現在即可以處理數值型數據也可以處理類別型數據北海電腦并且適合處理大規模數據。


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