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：主成分分析法的步骤，用 “人话” 来讲述，摆脱枯燥抽象的数学语言
看了很多主成分分析的的解释，都太理论了，完全get不到点，我又不是搞数学的。看不懂看不懂。 打算写一下主成分分析的步骤帮助我理解这个方法，至于里面为什么要用到方差，协方差这个东西，你需要去看看相关的文献说明，比如要解释为什么协方差矩阵的特征值最大的前 k 个特征向量就是k维理想特征，我看到的有三个理论：分别是最大方差理论 最小错误理论和坐标轴相关度理论。 这儿贴两篇文章，这篇的内容也主要来源于这两 ...
2021-06-12 10:17 0 207 推荐指数：
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