主成分分析法（PCA）原理和步骤
主成分分析法（PCA）原理和步骤 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据，转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分。 可以使用两种方法进行 PCA，分别 ...
原文：【笔记】主成分分析法PCA的原理及计算
主成分分析法PCA的原理及计算 主成分分析法 主成分分析法 Principal Component Analysis ，简称PCA，其是一种统计方法，是数据降维，简化数据集的一种常用的方法 它本身是一个非监督学习的算法，作用主要是用于数据的降维，降维的意义是挺重要的，除了显而易见的通过降维，可以提高算法的效率之外，通过降维我们还可以更加方便的进行可视化，以便于我们去更好的理解数据，可以发现更便于人 ...
2021-01-19 23:54 0 510 推荐指数：
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