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本文参考自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...

PCA(Principle Component Analysis)主成分分析是广泛使用的降维算法，由PCA的名字就可以知道，PCA的主要目标是把数据维度降下来，使得减少数据冗余，降低数据处理带来的计算资源消耗。 1 PCA原理 PCA的基本思想是将数据的最主要成分提取出来代替原始数据，也就 ...

实验需要提取数据的空间信息，所以要对光谱进行降维，使用主成分分析算法，样例代码备份如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 18 10:35:43 2019 @author: admin """ import numpy ...

前两天面试问到了PCA，感觉讲得不是很透彻，这里再次详细写一下。 首先定义如下变量的含义： 　　X：Rn*m，n个样本m个属性，对于第i个样本xi：R1*m。 　　W：Rm*k，k个正交的单位正交的列向量组成的矩阵，投影矩阵，把原来的m维降到k维。对于第i个维度wi：Rm*1。 　　投影 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。PCA的计算 ...

PCA的主要方法是：奇异值分解。 具体内容见如下链接： https://www.cnblogs.com/leftnoteasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 数据集 链接：https://pan.baidu.com/s ...

PCA 实现： 参考博客：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262 from __future__ import print_function from sklearn import datasets ...