主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA)
主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA) 是一种常用的无监督学习方法，这一方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少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中，首先对给定数据进行中 ...
原文：R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
本文摘自：http: www.cnblogs.com longzhongren p .html 以表感谢。感谢 综述： 主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理。经过降维去除了噪声。 主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。 是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，表示为原始变量的线性组 ...
2018-05-23 00:00 0 8087 推荐指数：
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