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：PCA算法原理讲解
原文链接从高数原理推导出的PCA降维 机器学习 降维 PCA PCA Principal Component Analysis 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。 PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后方差最大，后者的优化条件为点到划分平面距离最小，这里我将从最大可分性的角度进行证明。 . 向量表示与基变换 我们 ...
2020-06-03 14:59 0 1682 推荐指数：
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