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主成分分析 python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
主成分分析 python的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳耀茂寫的 資料探勘與顧客分析─Modeler應用 和FrankKane的 Python資料科學與機器學習：從入門到實作必備攻略都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和博碩所出版 。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 蘇純繒所指導 高瑞凱的 應用機器學習進行缺貨預測之研究 （2021），提出主成分分析 python關鍵因素是什麼，來自於存貨管理、資料不平衡、機器學習、隨機森林、XGBoost。
而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 張祥傑所指導 郭晉豪的 非監督式學習於風扇不良品辨別之應用 （2021），提出因為有 聲音分析的重點而找出了 主成分分析 python的解答。
資料探勘與顧客分析─Modeler應用
為了解決主成分分析 python 的問題，作者陳耀茂 這樣論述：
所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。 資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運
作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。 根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。 書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則
分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。
應用機器學習進行缺貨預測之研究
為了解決主成分分析 python 的問題，作者高瑞凱 這樣論述：
公司營運中，發生產品缺貨時會對公司造成相當大的影響，如:違約、賠償等，導致成本與人力的增加，因此公司庫存管理相當重要，隨著大數據與相關技術的興起機器學習被廣泛應用，且過去研究顯示機器學習有效進行庫存控制。一般而言，公司產品缺貨與非缺貨數量差距相當大，造成資料不平衡，使機器學習分類預測結果相當不準確，因此，本研究透過Kaggle競賽Can You Predict Product Backorders?材料缺貨數據集作為研究資料，分別使用Tomek Links欠採樣、SMOTE過採樣、SMOTE-Tomek混合採樣、SMOTE-ENN混合採樣四種採樣方法，搭配隨機森林與XGBoost兩種機器學習
演算法進行模型建立，使用AUC、Recall、Precision、F-Measure做為模型績效評估指標。結果顯示混合採樣方法搭配機器學習演算法有效提升產品缺貨分類的準確率。
Python資料科學與機器學習：從入門到實作必備攻略
為了解決主成分分析 python 的問題，作者FrankKane 這樣論述：
一次活用Python和Apache Spark，帶你精通機器學習及資料科學！ ★提供資料科學必備的資料分析工具和技術 ★在Python中訓練出高效能機器學習模型 ★為你的商品打造出強而有力的推薦系統 ★靈活運用Apache Spark進行大數據處理工作 作者Frank Kane曾在亞馬遜和IMDb等知名企業工作，從事機器學習演算法工作。在踏入資料科學的世界中，本書將提供你探索資料科學的核心領域所需的工具，以及各種動手做練習和信心建議，讓你打造自己的機器學習模型。透過簡單易懂的實作範例及大量的圖文解說，你將學會K-Means集群、貝氏方法、預測模型、推薦系統、Apac
he Spark、實驗設計等核心主題。 本書涵蓋了全面且詳盡的資料科學內容，首先帶你快速認識Python語言、基礎統計學和機率概念，接著深入討論資料探勘、機器學習相關等60多個主題。我們將用真實使用者的影評分數資料開發出一套電影推薦系統，並建立一個可實際運作的維基百科資料搜尋引擎。此外，我們還將建立一個垃圾郵件分類器，它可以將電子郵件帳戶中的垃圾郵件和正常郵件進行正確分類。此外，本書還有一個章節專門介紹如何將這個分類器擴展到使用Apache Spark的大數據叢集系統上。 讀完本書後，你將能活用各種Python中的資料探勘和資料分析技術，找出資料中的價值，並開發出優質的預測模型，讓
你能預測未來的結果。另外，你還能靈活運用Apache Spark，針對大數據執行大規模機器學習。認識資料科學工作並非難事，從分析資料前的資料準備工作、訓練機器學習模型，到最終的資料分析結果視覺化……你都將一次精通！ 在這本書中，你將學到： • 清理和準備資料，讓資料能用於分析 • 用Python實作熱門的集群和迴歸方法 • 利用決策樹和隨機森林訓練高效率的機器學習模型 • 使用Python Matplotlib程式庫對分析結果進行視覺化 • 使用Apache Spark的MLlib在大型資料集上進行機器學習 適用讀者： • 剛入行的新手資料科學家 • 想
用Python對資料進行分析、獲得實用資訊的資料分析師 • 有Python程式設計經驗、想進入資料科學領域的程式設計師 讀者可以到博碩文化官網輸入書號或書名，下載「練習題參考解答」。
非監督式學習於風扇不良品辨別之應用
為了解決主成分分析 python 的問題，作者郭晉豪 這樣論述：
在聲音傳達中，每個人聽到的特徵都不相同，除了非常明顯的噪音外，有些高低頻的微小異音，很難由人耳定義好壞。不僅如此，因為聲音沒有標準的答案，更沒辦法藉由異音直接判定不良，也有可能是每個人所聽到的結果不同，造成結果上的不同。尤其是在生產線上要由聲音判定好壞的產品，專業人員在長時間使用耳朵後，聽覺疲乏所判定的結果更可能有誤判的情況，若能由機器取代人耳，不但能提高產品品質並明確既定聲音的標準，還能增加生產之效率。本篇論文針對上述問題進行研究，設計了一台能模仿專業人員測試風扇過程的機構，並將聲音使用麥克風記錄下來，最後將所有聲音經由MFCC演算法處理，轉換成梅爾頻譜圖，再由程式做判斷。機構錄製與運轉上
的參數調整使用了田口方法來挑選，首先針對機構運作的可控參數挑選幾個並進行實驗，能調整的參數有電壓、錄製開始的時間、風扇夾具旋轉速度、風扇夾具來回時間、濾波器。將風扇錄製的陣列結果總和並重複三次實驗，觀察三次實驗的標準差，目的使其越小越好，挑出標準差最小的一組，使用此組參數當作實驗最佳參數。針對聲音沒有標準答案的部分，本篇論文使用了非監督式學習，並使用k-means與DBSCAN演算法，對風扇進行分類，並以PCA、t-SNE、AutoEncoder三種演算法對圖片進行降維與特徵提取，不只加快測試速度，還比較了三種結果的差異。最後使用t-SNE降維+DBSCAN分群結果準確率高達95%以上的正確分
類，此準確率以降維過後的圖片來說具有非常高的參考價值。