主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵，仅保留矩阵中所存 ...

　　主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。 　　PCA的本质就是 ...

这篇博客整理主成分分析法(PCA)相关的内容，包括： 1、主成分分析法的思想 2、主成分的选择 3、主成分矩阵的求解 4、主成分的方差贡献率和累计方差贡献率 5、基于投影方差最大化的数学推导 ...

　　前言： 　　PCA是大家经常用来减少数据集的维数，同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的。本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子，来熟悉下在oepncv中怎样使用PC ...

作者：桂。 时间：2017-02-26 19:54:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 前言 ...

作者：桂。 时间：2017-04-13 07:43:03 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明：欢迎被转载，不过记得注 ...

　　前言 　　在前面的博文PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)中已经初步介绍了PCA算法的大概流程及在人脸降维上面的应用。本文就进一步介绍下其理论基础和matlab的实现（也 ...

作者：桂。 时间：2017-04-26 12:17:42 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6767980.html 前言 之前分 ...

以前对PCA算法有过一段时间的研究，但没整理成文章，最近项目又打算用到PCA算法，故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉，不是权威，更不能尽信，只是本人的一点体会。 主成分分析（PC ...

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