机器学习之主成分分析
主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。投影法是指将高维的数据向低维投影，投影的方向可通过特征值分析等方法来确定。 具体来说，假设我们有一个具有 \(n\) 维特征的数据集，共有 \(m\) 个样本点，我们希望这 \(m\) 个样本 ...
原文：机器学习降维之主成分分析
. 主成分基本思想 主成分基本思想：在主成分分析中，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一个变量的平均值维 ，方差为 ，之后对数据进行正交变换，原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换变成由若干个线性无关的新变量表示的数据。新变量是可能的正交变换中变量的方差的和最大的，方差表示了新变量上信息的大小，将新变量依次称为第一主成分，第二主成分等 通过主成分分析，可以利用主成分近似地表示原始数据，这可 ...
2019-07-18 13:40 0 1179 推荐指数：
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