PCA主成份分析学习记要
前言 主成份分析，简写为PCA（Principle Component Analysis）。用于提取矩阵中的最主要成分，剔除冗余数据，同时降低数据纬度。现实世界中的数据可能是多种因数叠加的结果，如果这些因数是线性叠加，PCA就可以通过线性转化，还原这种叠加，找到最原始的数据源。 PCA ...
原文：pca主成份分析方法
.应用pca的前提 应用pca的前提是，连续信号具有相关性。相关性是什么，是冗余。就是要利用pca去除冗余。 .pca的定义 pca是一种去除随机变量间相关性的线性变换。是一种常用的多元数据分析方法。pca将互相关的输入数据转换成统计上不相干的主成分 或者特征 ，所得到的主成份通常是按照方差大小进行降序排列的。 reference ：基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究，肖柯，硕士论文 ...
2014-03-28 09:46 0 8925 推荐指数：
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