主成分分析(PCA)原理详解
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1.相关背景
在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论。
因此需要找到一种合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损失,以达到对所收集数据进行全面分析的目的。由于各变量之间存在一定的相关关系,因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量,使这些新变量是两两不相关的,那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维算法。
2. 数据降维
降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。
降维具有如下一些优点:
- 1) 使得数据集更易使用。
- 2) 降低算法的计算开销。
- 3) 去除噪声。
- 4) 使得结果容易理解。
降维的算法有很多,比如奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。
3. PCA原理详解
3.1 PCA的概念
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推,可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴,我们发现,大部分方差都包含在前面k个坐标轴中,后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是,我们可以忽略余下的坐标轴,只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上,这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,实现对数据特征的降维处理。
思考:我们如何得到这些包含最大差异性的主成分方向呢?
答案:事实上,通过计算数据矩阵的协方差矩阵,然后得到协方差矩阵的特征值特征向量,选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中,实现数据特征的降维。
由于得到协方差矩阵的特征值特征向量有两种方法:特征值分解协方差矩阵、奇异值分解协方差矩阵,所以PCA算法有两种实现方法:基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法、基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法。
既然提到协方差矩阵,那么就简单介绍一下方差和协方差的关系。然后概括介绍一下特征值分解矩阵原理、奇异值分解矩阵的原理。概括介绍是因为在我之前的《机器学习中SVD总结》文章中已经详细介绍了特征值分解原理和奇异值分解原理,这里就不再重复讲解了。可以看我的
《机器学习中SVD总结》文章。地址:机器学习中SVD总结
3.2 协方差和散度矩阵
样本均值:
样本方差:
样本X和样本Y的协方差:
由上面的公式,我们可以得到以下结论:
(1) 方差的计算公式是针对一维特征,即针对同一特征不同样本的取值来进行计算得到;而协方差则必须要求至少满足二维特征;方差是协方差的特殊情况。
(2) 方差和协方差的除数是n-1,这是为了得到方差和协方差的无偏估计。
协方差为正时,说明X和Y是正相关关系;协方差为负时,说明X和Y是负相关关系;协方差为0时,说明X和Y是相互独立。Cov(X,X)就是X的方差。当样本是n维数据时,它们的协方差实际上是协方差矩阵(对称方阵)。例如,对于3维数据(x,y,z),计算它的协方差就是:
散度矩阵定义为:
对于数据X的散度矩阵为。其实协方差矩阵和散度矩阵关系密切,散度矩阵就是协方差矩阵乘以(总数据量-1)。因此它们的特征值和特征向量是一样的。这里值得注意的是,散度矩阵是SVD奇异值分解的一步,因此PCA和SVD是有很大联系。
3.3 特征值分解矩阵原理
(1) 特征值与特征向量
如果一个向量v是矩阵A的特征向量,将一定可以表示成下面的形式:
(2) 特征值分解矩阵
对于矩阵A,有一组特征向量v,将这组向量进行正交化单位化,就能得到一组正交单位向量。特征值分解,就是将矩阵A分解为如下式:
其中,Q是矩阵A的特征向量组成的矩阵,则是一个对角阵,对角线上的元素就是特征值。
具体了解这一部分内容看我的《机器学习中SVD总结》文章。地址:机器学习中SVD总结
3.4 SVD分解矩阵原理
奇异值分解是一个能适用于任意矩阵的一种分解的方法,对于任意矩阵A总是存在一个奇异值分解:
假设A是一个m*n的矩阵,那么得到的U是一个m*m的方阵,U里面的正交向量被称为左奇异向量。Σ是一个m*n的矩阵,Σ除了对角线其它元素都为0,对角线上的元素称为奇异值。是v的转置矩阵,是一个n*n的矩阵,它里面的正交向量被称为右奇异值向量。而且一般来讲,我们会将Σ上的值按从大到小的顺序排列。
SVD分解矩阵A的步骤:
(1) 求的特征值和特征向量,用单位化的特征向量构成 U。
(2) 求的特征值和特征向量,用单位化的特征向量构成 V。
(3) 将或者的特征值求平方根,然后构成 Σ。
具体了解这一部分内容看我的《机器学习中SVD总结》文章。地址:机器学习中SVD总结
3.5 PCA算法两种实现方法
(1) 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法
1) 去平均值(即去中心化),即每一位特征减去各自的平均值。、
2) 计算协方差矩阵,注:这里除或不除样本数量n或n-1,其实对求出的特征向量没有影响。
3) 用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量。
4) 对特征值从大到小排序,选择其中最大的k个。然后将其对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量矩阵P。
5) 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中,即Y=PX。
总结:
CodingLabs - PCA的数学原理
2)关于为什么用特征值分解矩阵,是因为 是方阵,能很轻松的求出特征值与特征向量。当然,用奇异值分解也可以,是求特征值与特征向量的另一种方法。
举个例子:
以X为例,我们用PCA方法将这两行数据降到一行。
1)因为X矩阵的每行已经是零均值,所以不需要去平均值。
2)求协方差矩阵:
3)求协方差矩阵的特征值与特征向量。
求解后的特征值为:
对应的特征向量为:
其中对应的特征向量分别是一个通解,和可以取任意实数。那么标准化后的特征向量为:
4)矩阵P为:
5)最后我们用P的第一行乘以数据矩阵X,就得到了降维后的表示:
结果如图1所示:
图1:数据矩阵X降维投影结果
注意:如果我们通过特征值分解协方差矩阵,那么我们只能得到一个方向的PCA降维。这个方向就是对数据矩阵X从行(或列)方向上压缩降维。
(2) 基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法
输入:数据集,需要降到k维。
1) 去平均值,即每一位特征减去各自的平均值。
2) 计算协方差矩阵。
3) 通过SVD计算协方差矩阵的特征值与特征向量。
4) 对特征值从大到小排序,选择其中最大的k个。然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。
5) 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中。
在PCA降维中,我们需要找到样本协方差矩阵的最大k个特征向量,然后用这最大的k个特征向量组成的矩阵来做低维投影降维。可以看出,在这个过程中需要先求出协方差矩阵,当样本数多、样本特征数也多的时候,这个计算还是很大的。当我们用到SVD分解协方差矩阵的时候,SVD有两个好处:
1) 有一些SVD的实现算法可以先不求出协方差矩阵也能求出我们的右奇异矩阵V。也就是说,我们的PCA算法可以不用做特征分解而是通过SVD来完成,这个方法在样本量很大的时候很有效。实际上,scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是用的SVD,而不是特征值分解。
2)注意到PCA仅仅使用了我们SVD的左奇异矩阵,没有使用到右奇异值矩阵,那么右奇异值矩阵有什么用呢?
假设我们的样本是m*n的矩阵X,如果我们通过SVD找到了矩阵最大的k个特征向量组成的k*n的矩阵 ,则我们可以做如下处理:
可以得到一个m*k的矩阵X',这个矩阵和我们原来m*n的矩阵X相比,列数从n减到了k,可见对列数进行了压缩。也就是说,左奇异矩阵可以用于对行数的压缩;右奇异矩阵可以用于对列(即特征维度)的压缩。这就是我们用SVD分解协方差矩阵实现PCA可以得到两个方向的PCA降维(即行和列两个方向)。
4. PCA实例
(1)PCA的Python实现:
##Python实现PCA
import numpy as np
def pca(X,k):#k is the components you want#mean of each featuren_samples, n_features = X.shapemean=np.array([np.mean(X[:,i]) for i in range(n_features)])#normalizationnorm_X=X-mean#scatter matrixscatter_matrix=np.dot(np.transpose(norm_X),norm_X)#Calculate the eigenvectors and eigenvalueseig_val, eig_vec = np.linalg.eig(scatter_matrix)eig_pairs = [(np.abs(eig_val[i]), eig_vec[:,i]) for i in range(n_features)]# sort eig_vec based on eig_val from highest to lowesteig_pairs.sort(reverse=True)# select the top k eig_vecfeature=np.array([ele[1] for ele in eig_pairs[:k]])#get new datadata=np.dot(norm_X,np.transpose(feature))return dataX = np.array([[-1, 1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])print(pca(X,1))
上面代码实现了对数据X进行特征的降维。结果如下:
(2)用sklearn的PCA与我们的PCA做个比较:
##用sklearn的PCA
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
X = np.array([[-1, 1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
pca=PCA(n_components=1)pca.fit(X)
print(pca.transform(X))
结果如下:
搞了半天结果不是很一样啊!分析一下吧!
sklearn中的PCA是通过svd_flip函数实现的,sklearn对奇异值分解结果进行了一个处理,因为ui*σi*vi=(-ui)*σi*(-vi),也就是u和v同时取反得到的结果是一样的,而这会导致通过PCA降维得到不一样的结果(虽然都是正确的)。具体了解可以看参考文章9或者自己分析一下sklearn中关于PCA的源码。
5. PCA的理论推导
PCA有两种通俗易懂的解释:(1)最大方差理论;(2)最小化降维造成的损失。这两个思路都能推导出同样的结果。
我在这里只介绍最大方差理论:
在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。样本在u1上的投影方差较大,在u2上的投影方差较小,那么可认为u2上的投影是由噪声引起的。
因此我们认为,最好的k维特征是将n维样本点转换为k维后,每一维上的样本方差都很大。
比如我们将下图中的5个点投影到某一维上,这里用一条过原点的直线表示(数据已经中心化):
假设我们选择两条不同的直线做投影,那么左右两条中哪个好呢?根据我们之前的方差最大化理论,左边的好,因为投影后的样本点之间方差最大(也可以说是投影的绝对值之和最大)。
计算投影的方法见下图:
图中,红色点表示样例,蓝色点表示在u上的投影,u是直线的斜率也是直线的方向向量,而且是单位向量。蓝色点是在u上的投影点,离原点的距离是<x,u>(即或者)。
6. 选择降维后的维度K(主成分的个数)
如何选择主成分个数K呢?先来定义两个概念:
Reference:
(1) 主成分分析(PCA)原理详解
http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401
(2) 机器学习之PCA主成分分析 - steed灬 - 博客园
https://www.cnblogs.com/steed/p/7454329.html
(3) 简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)
https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/27969459
(4) 机器学习实战之PCA - 笨鸟多学 - 博客园
https://www.cnblogs.com/zy230530/p/7074215.html
(5) 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 - LeftNotEasy - 博客园
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html
(6) 从PCA和SVD的关系拾遗
https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/53150883
(7) CodingLabs - PCA的数学原理
http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html
(8) PCA(主成分分析)python实现
https://www.jianshu.com/p/4528aaa6dc48
(9) 主成分分析PCA(Principal Component Analysis)在sklearn中的应用及部分源码分析
https://www.cnblogs.com/lochan/p/7001907.html
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2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/29 20:46:55 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/30 22:21:04 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/1 4:32:01 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/2 9:07:46 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57