matlab 中自带的函数就不必怀疑。 princomp：principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 参数： %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是数据：n*p ...

有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义，就 ...

转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解 ...

PCA基本流程： 1、训练集矩阵算协方差矩阵A; 2、算协方差矩阵特征值与特征向量; 3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值（按从大到小排列）组成向量a; 4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同（指样本维度和样本数），但是去掉了关联，并且按特征贡献度大小 ...

数据集中含有太多特征时，需要简化数据。降维不是删除部分特征，而是将高维数据集映射到低维数据集，映射后的数据集更简洁，方便找出对结果贡献最大的部分特征。 简化数据的原因： 1、使得数据集更易使用 2、降低很多算法的计算开销 3、去除噪声 4、使得结果易懂 PCA：principal ...

　　PCA要做的事降噪和去冗余，其本质就是对角化协方差矩阵。 一.预备知识 　　1.1 协方差分析 　　对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个 ...

PCA 主成分分析方法，LDA 线性判别分析方法，可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: 结果如下 ...

Principal Component Analysis 算法优缺点： 优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息 适用数据类型：数值型数据 算法思想： 降维的好处： 使得数据集更易使用 降低 ...