https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又称主分量分析,由皮尔逊在1901年首次引入,后来由霍特林在1933年进行了发展。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分(即综合变量)的多元统计方法 ...
更新: 这次决定用matlab手把手一步一步实现一遍。 令是一个的观测矩阵,观测向量的样本均值M,由下式给出: Matlab中我们给出矩阵. 用a,b度量矩阵X的行列数并分别计算每一列计算M的值 样本均值是散列图的中心,对,令 矩阵的列 具有零样本均值,这样的B称为平均偏差形式。 主成分分析的目标是找到一个正交矩阵,确定一个变量代换,或并具有新的变量y ,...,yp两两无关的性质,且整理后的方差 ...
2019-03-09 00:02 0 6232 推荐指数:
https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又称主分量分析,由皮尔逊在1901年首次引入,后来由霍特林在1933年进行了发展。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分(即综合变量)的多元统计方法 ...
MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis ...
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参考资料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,吕大兰 ...
关于PCA的详细说明,参见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab实现代码列举在此,比较简洁,并附有详细的注释。 训练数据的PCA处理: function [ mu,sigma,coeff ...
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 ...
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 ...