PCA降维算法
PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 低维空间维数k 第一步：将样本集中心化 ...
原文：降维算法----PCA原理推导
从几何的角度去理解PCA降维 以平面坐标系为例，点的坐标是怎么来的 图 图 如上图 所示,向量OA的坐标表示为 , ，A点的横坐标实为向量OA与单位向量 , 的内积得到的 也就是向量OA在单位向量 ， 所表示的的方向上的投影的长度，正负由向量OA与投影方向的夹角决定 ，纵坐标同理可得。而降维的过程从几何的角度去理解，实质就可以理解为投影的过程。如上图 ，二维平面上的点为例，对其降维实际就是将其投 ...
2018-07-17 17:08 0 3848 推荐指数：
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【降维】主成分分析PCA推导
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PCA主成分分析算法的数学原理推导
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