PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
PCA的数学原理(非常值得阅读)！！！！ PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 ...
原文：主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA)
主成分分析 Principal Component Analysis，PCA 是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 PCA 基本想法 主成分分析中，首先对给定数据进行中心化，使得数据每一变量的平均值为 。之后对数据进行正交变换，原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换成若干个线性无关的新 ...
2020-08-25 15:52 0 976 推荐指数：
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主成分分析PCA（Principal Component Analysis）在sklearn中的应用及部分源码分析
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