PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
PCA的数学原理(非常值得阅读)！！！！ PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 ...
原文：主成分分析 Principle Component Analysis
一 主要思想 利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据，转换为由少数几个线性无关变量 主成分 表示的数据。 重构原始特征空间 线性降维 要尽可能保留原始数据中的信息，两个思路：最大投影方差 最小投影距离。 完全的无监督，只需要通过方差来衡量信息量 但也是一种局限性 。各个主成分正交，降维后不同维度特征之间不再有相关性 但失去维度的具体含义 。 二 数据矩阵的SVD分解 对样本方差矩阵的特征值 ...
2019-07-15 10:00 0 678 推荐指数：
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