PCA算法学习（Matlab实现）
PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤： 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵 2、求样本矩阵的协方差矩阵 3、求协方差 ...
原文：PCA算法学习_2(PCA理论的matlab实现)
前言 在前面的博文PCA算法学习 OpenCV中PCA实现人脸降维 中已经初步介绍了PCA算法的大概流程及在人脸降维上面的应用。本文就进一步介绍下其理论基础和matlab的实现 也是网上学者的代码 。 开发环境：Matlab a 基础 假设X是一个m n的矩阵，是由样本数据构成的矩阵。其中m表示样本的属性维数，n表示样本的个数。现在要对X进行线性变换变成另一个矩阵Y，使得Y的协方差矩阵为对角矩阵 ...
2012-12-30 11:24 9 39240 推荐指数：
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PCA算法Python实现
源代码： ...