PCA(主成分分析)原理,步骤详解以及应用
主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维处理 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:数据可视化,去噪等 主成分分析是尽可能地忠实再现原始重要信息的数据降维方法 ...
原文：【建模应用】PCA主成分分析原理详解
原文载于此 ： http: blog.csdn.net zhongkelee article details 一 PCA简介 . 相关背景 上完陈恩红老师的 机器学习与知识发现 和季海波老师的 矩阵代数 两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多 ...
2018-05-10 18:49 0 914 推荐指数：
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一、PCA简介 1. 相关背景 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性 ...
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