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主成分分析降維的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
主成分分析降維的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林英志,電腦技能基金會寫的 TQC+ Python 3.x機器學習基礎與應用特訓教材 和GavinHackeling的 scikit-learn新手的晉級：實作各種機器學習解決方案都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和博碩所出版 。
國立陽明交通大學 公共衛生研究所 林逸芬所指導 鄭舒允的 降維度方法與疾病風險分數系統於健康檢查資料分析之應用 （2020），提出主成分分析降維關鍵因素是什麼，來自於健康檢查資料、代謝症候群、預測模型、降維、分數系統。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物產業機電工程學研究所 李允中、江昭皚所指導 于允中的 基於機器學習技術於電網連鎖故障之風險線路預測 （2018），提出因為有 連鎖故障、風險線路預測、系統穩定度、機器學習、主成分分析、K-means、遞歸神經網路、監督式分類法的重點而找出了 主成分分析降維的解答。
TQC+ Python 3.x機器學習基礎與應用特訓教材
為了解決主成分分析降維 的問題，作者林英志,電腦技能基金會 這樣論述：
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習 Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 本書特色 本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。 1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規
律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。 3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（cloud.csf.org.tw）來充電、練功。 4.配合中華民國電腦技能基金會（www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
降維度方法與疾病風險分數系統於健康檢查資料分析之應用
為了解決主成分分析降維 的問題，作者鄭舒允 這樣論述：
背景與目的代謝症候群是由心血管相關之慢性病風險因子所組成的綜合指標，如何透過運動、飲食、睡眠等健康行為之改善來預防代謝症候群之發生，進而預防後續的各項心血管疾病為重要的公衛健康議題。透過健康檢查常規項目與行為調查，本研究目的分兩部分：第一部分為分析運動、飲食、睡眠的交互作用與影響代謝症候群風險最重要的行為模式，第二部分探討變項的降維處理是否改善代謝症候群預測模型，並且設計適用於臨床之簡版預測代謝症候群風險之分數系統。方法與材料本研究使用美兆健康資源中心資料庫，自2001年至2013年間，為期十二年之長期追蹤資料，至少參加兩次以上的健康檢查且性別、年齡、教育程度皆無遺漏者，共計181,886人
，以年齡介於20歲到100歲間，排除第一次檢查時已有代謝症候群者以及研究變項有遺漏值之樣本，最後納入分析為115,761人。針對飲食與生化變項分別使用因素分析與主成分分析降低變項維度，將資料分做年齡小於40歲與40歲以上（含）兩組，以Cox比例風險模型分析影響代謝症候群風險的健康行為模式，並建立不同變項組合的預測模型。最後將模型轉換為簡版風險分數系統。結果與結論年齡小於40歲的組別中，睡眠時間之角色較為明顯，睡眠時間>6小時的組合代謝症候群的風險較低；40歲以上（含）的組別中，運動時間長短與運動強度越高，代謝症候群風險則越低，整體而言越不健康的行為比例越高，代謝症候群風險也越高。預測模型的部分
，生化變項使用主成分分析降維方法的模型預測能力比單純使用據臨床意義的重要變項較好，增加主成份個數的模型能有效增加預測能力（40歲以下Model 2-3 C-index: 0.86；40歲以上Model 2-3 C-index: 0.79），但多於五個主成份則改善幅度很小。本研究針對重要的健康行為進行風險分層，探討不同行為組合與代謝症候群的風險關係，並且發現使用降維後的生化變項比起預先挑選與慢性病相關的生化變項對模型預測有明顯的改善，最後提供一份可應用於臨床的代謝症候群風險分數對照表。
scikit-learn新手的晉級：實作各種機器學習解決方案
為了解決主成分分析降維 的問題，作者GavinHackeling 這樣論述：
使用scikit-learn探索各式機器學習模型，實作多種機器學習演算法 機器學習是近年的熱門話題，它將電腦科學與統計學結合在一起，打造智慧又有效率的模型。你可以使用機器學習提供的強大演算法和技術，來自動化任何分析模型，而scikit-learn正是一個優秀的Python機器學習函式庫，它可以實作多種機器學習演算法，是非常好用的工具。 本書詳細介紹一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性迴歸、KNN演算法、特徵提取、多元線性迴歸、邏輯斯迴歸、單純貝氏、非線性分類、決策樹迴歸、隨機森林、感知器、支援向量機、類神經網路、K
-MEANS演算法等重要話題。 本書亦詳細討論資料預處理、超參數最佳化和整體（ensemble）方法。你也將學會使用scikit-learn的API，從分類變數、文本和影像之中提取特徵，一步步建立改善模型效能的專業直覺。 適用讀者 本書適合機器學習領域的工程師，也適合想要了解scikit-learn的資料科學家。 在這本書中，你將學到： ・基本概念簡述，如「偏誤」和「變異數」 ・建置能夠分類文件、識別影像及偵測廣告的系統 ・使用「線性迴歸」和「KNN」預測連續變數的值 ・使用「邏輯斯迴歸」和「支援向量機」對文件和影像進行分類 ・使用「裝袋法」和「
提升法」建立估計器整體 ・使用K-MEANS集群發現資料中的隱藏結構 ・在常見任務中評估機器學習系統的效能 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可以在如下網址找到： github.com/PacktPublishing/Mastering-Machine-Learning-with-scikit-learn-Second-Edition
基於機器學習技術於電網連鎖故障之風險線路預測
為了解決主成分分析降維 的問題，作者于允中 這樣論述：
電網是世界各國最重要的基礎建設之一，其中連鎖故障問題常引發大範圍區域內的停電事件，造成重大的安全危害和經濟損失。因此，連鎖故障的控制和停電的預防成為研究者探討的主要目標。近年來因為電腦智能的提升，機器學習的方法開始大量引入到各類研究中。這些方法可以準確對系統進行分析。同時，因為以模擬或歷史之資料為基礎，這些方法具有高度可信度並容易廣泛應用。因此，本研究提出了一個結合遞歸神經網路和二元監督式分類器之二階段的模型架構，以預測連鎖故障中可能使系統崩潰的下一條線路。模型以歷史跳脫線路編號的時間序列資料作為輸入，預測下一個時間步長下的跳脫線路，並判斷其是否會造成系統不穩定。其中，第一階段模型用以判斷下
一時刻的跳脫線路編號；第二階段模型則用來判斷預測線路是否會造成停電。每個階段的模型可以根據分析的網路不同而套入不同的演算法。在本研究中，我們以IEEE 39 buses系統來驗證模型的可行性。在本研究中，模型中所採用的資料是由RTDS模擬器以IEEE 39 buses系統產生的連鎖故障資料，總共2000筆。資料含有多個特徵資訊，透過主成分分析降維後配合K-means聚類演算法可以有效地選擇有效的特徵輸入。在本研究中我們使用了幾種常用的演算法於二階段模型中，其中RNN、LSTM和GRU三種受歡迎的遞歸神經網路演算法被套用在第一階段模型，而DT、RF、SVM三種常用的監督式分類演算法則被套用在第二
階段模型。結果顯示，第一階段模型中每種演算法皆有大約99%的分類精確度，而第二階段模型中每種演算法也有大約98%的分類精確度。透過多種性能指標比較，以RNN為第一階段模型演算法和RF為第二階段模型演算法為最佳組合，可以得到大約97%的分類準確度。換言之，以RNN和RF組合的二階段模型即是最適合預測IEEE 39節點系統之可能風險線路的模型。此外，我們額外進行一項實驗以確保模型有足夠的強健性以容忍雜訊資料。我們手動增加100筆錯誤資料到訓練資料內並重新訓練。結果顯示，第一階段模型依然保有99%的高精度分類效能，而第二階段模型選擇RF作為分類器也保有98%的準確度。因此，此二階段模型架構被證明不僅
可以有效地預測連鎖故障中的可能風險線路，也有足夠的抗雜訊能力在未來去實現各種應用。