PCA算法 原理与实现
本文主要基于同名的两篇外文参考文献A Tutorial on Principal Component Analysis。 PCA，亦即主成分分析，主要用于对特征进行降维。如果数据的特征数非常多，我们可以认为其中只有一部分特征是真正我们感兴趣和有意义的，而其他特征或者是噪音，或者和别的特征 ...
原文：python实现PCA算法原理
PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现 对于主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一个主成分，则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X 的第一主成分，即为原来数据X的第二主成分，循环往复即可。 利用PCA算法的原理进行数据的降维，其计算过程的数学原理如下所示，其降维的过程会丢失一定的信息，因此采用恢复过程恢复原来的高维数据后，它会恢复为原来数据在新的主 ...
2019-08-08 19:38 0 1866 推荐指数：
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主成分分析（PCA） vs 多元判别式分析（MDA） PCA和MDA都是线性变换的方法，二者关系密切。在PCA中，我们寻找数据集中最大化方差的成分，在MDA中，我们对类间最大散布的方向更感兴趣。 一句话，通过PCA，我们将整个数据集（不带类别标签）映射到一个子空间中，在MDA中，我们致力于找到 ...