主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵，仅保留矩阵中所存在的主要特性，从而可以大大节省空间和数据量。最近课上学到这个知识，感觉很有意思，就在网上找一些博客 ...

本文参考自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...

原文：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换 ...

一、PCA简介 1. 相关背景 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性 ...

【前言】主成分分析（PCA）实现一般有两种，一种是对于方阵用特征值分解去实现的，一种是对于不是方阵的用奇异值（SVD）分解去实现的。 一、特征值 　　特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应 ...

　　　　主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。 1. PCA的思想 　　　　PCA ...

PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用来减少数据集 ...