【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据
第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。 显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出 ...
原文：机器学习实战笔记-利用PCA来简化数据
本篇文章不涉及理论推理。如果你想知道为什么通过协方差矩阵算出特征向量和特征值，然后对特征值进行排序后找到对应的特征向量与原矩阵X相乘即可得到降维后的X，可以去看看这篇文章: http: blog.csdn.net sinat article details 里面包含了如何通过基 对应特征向量 来对向量降维，如何通过原始数据集的协方差矩阵来得到特征值和特征向量使特征向量乘以原始矩阵得到的变换后的数 ...
2017-11-30 01:10 0 1494 推荐指数：
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