主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一种利用线性映射来进行数据降维的方法，并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射，去相关性，方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

这篇文章很不错：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化？？？（这个一直不明白） ...

　　主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。 相关知识 介绍一个PCA的教程：A tutorial ...

　　原文：http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 　　该算法由MatLab移植而来（具体参见上一篇博文）。但是最终输出结果却和MatLab不 ...

PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用来减少数据集 ...

主成分分析的原理 主成分分析是将众多的变量转换为少数几个不相关的综合变量，同时不影响原来变量反映的信息，实现数学降维。 如何获取综合变量？ 通过指标加权来定义和计算综合指标： \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

学习视频：【强烈推荐】清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细，很受用！！！ 定义 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几 个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合 ...

主成分分析法代码实现 之间我介绍过主成分份分析法，这里给出代码实现 运行结果： 上图的结果分别为特征向量，和主成分所占的方差百分比，可以发现第一个和第二个主成分占的方差百分比比较多，其他几个特别小，所以这里我们取两个主成分进行降维，对应上诉代码。 好的，代码很简单，原理 ...