【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 ...
原文：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，分别是特征分解或奇异值分解 SVD 。 准备工作 PCA 将 n 维输入数据缩减为 r 维，其中 r lt n ...
2021-01-30 06:49 0 2132 推荐指数：
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