前两天面试问到了PCA，感觉讲得不是很透彻，这里再次详细写一下。 首先定义如下变量的含义： 　　X：Rn*m，n个样本m个属性，对于第i个样本xi：R1*m。 　　W：Rm*k，k个正交的单位正交的列向量组成的矩阵，投影矩阵，把原来的m维降到k维。对于第i个维度wi：Rm*1。 　　投影 ...

因子分析和PCA 定义 因子分析就是数据降维工具。从一组相关变量中删除冗余或重复，把相关的变量放在一个因子中，实在不相关的因子有可能被删掉。用一组较小的“派生”变量表示相关变量，这个派生就是新的因子。形成彼此相对独立的因素，就是说新的因子彼此之间正交。 应用 筛选变量 ...

引文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html ...

　　　　主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。 1. PCA的思想 　　　　PCA ...

　　降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ” ...

　　不多说，直接上干货！ 　　PCA-SIFT算法在描述子构建上作了创新，主要是 将统计学中的主成分分析(PCA)应用于对描述子向量的降维，以提高匹配效率 。 　　PCA 的原理是：一般有效信号的方差大，噪声的方差小；通过PCA可以降维滤除噪声，保留信号 ...

的切换。本文将详细介绍Vue路由vue-router 安装 　　在使用vue-ro ...

前言 上周线上项目出了一个bug，使用WebMvcConfigurer和WebMvcConfigurationSupport不能同时使用，要不然WebMvcConfigurer能扫描到容器中，但是他 ...