PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一个简单的机器学习算法，利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为由少量线性无关比变量表示的数据，实现降维的同时尽量减少精度的损失，线性无关的变量称为主成分。大致流程如下： 首先对给定数据集（数据是向量 ...
原文：主成分分析PCA与核主成分分析KPCA
来源：http: blog.travel.ifeng.com article .html 主成分分析的经典图像如下 直观的解释就是，在长箭头方向上，数据点要比短箭头方向上分散。如果用长箭头的方向来区分样本点，基本上就能代表长短两个方向。那么我们就可以用长箭头作为分类 回归或者聚类的标准。上面例子中，维度从 长短两个箭头 降到了 长箭头 。 这里边箭头长短就是数据点在这个分量上的方差，设想一个数据点 ...
2016-09-01 17:16 0 4629 推荐指数：
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