主成分分析
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 ...
原文：主成分分析及应用
PCA是一种统计方法，常用于解决数据降维 算法加速和数据可视化等问题，背后的数学工具是SVD。 一 主成分分析的内涵 通过正交变换将一组个数较多的 彼此相关的 意义单一的指标变量转化为个数较少的 彼此不相关的 意义综合的指标变量。转换后的这组 变量叫主成分。 二 关于降维 .必要性 多重共线性 预测变量间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。 高维空间本身具有稀疏性。 ...
2018-10-21 22:02 0 3106 推荐指数：
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