主成分分析(PCA)原理与实现
主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵，仅保留矩阵中所存在的主要特性，从而可以大大节省空间和数据量。最近课上学到这个知识，感觉很有意思，就在网上找一些博客 ...
原文：PCA主成分分析的矩阵原理
前言 主成分分析 PCA 实现一般有两种，一种是对于方阵用特征值分解去实现的，一种是对于不是方阵的用奇异值 SVD 分解去实现的。 一 特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应的特征向量，此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的。一般选取前一半就可，实现降维。 二 奇异值 这里主要谈 ...
2018-06-01 16:21 0 4329 推荐指数：
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