主成分分析（PCA）特征选择算法详解
1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。 2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习 ...
原文：深度学习算法：主成分分析（PCA）算法的理解【特征脸】
原文地址：浅谈对主成分分析 PCA 算法的理解 以前对PCA算法有过一段时间的研究，但没整理成文章，最近项目又打算用到PCA算法，故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉，不是权威，更不能尽信，只是本人的一点体会。 主成分分析 PCA 是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K L变换。PCA方法最著 ...
2020-01-27 09:22 0 2237 推荐指数：
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浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解
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Python的主成分分析PCA算法
这篇文章很不错：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化？？？（这个一直不明白） ...
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