PCA算法學習（Matlab實現）
PCA（主成分分析）算法，主要用於數據降維，保留了數據集中對方差貢獻最大的若干個特征來達到簡化數據集的目的。 實現數據降維的步驟： 1、將原始數據中的每一個樣本用向量表示，把所有樣本組合起來構成一個矩陣，通常需對樣本矩陣進行處理，得到中性化樣本矩陣 2、求樣本矩陣的協方差矩陣 3、求協方差 ...
原文：PCA算法學習_2(PCA理論的matlab實現)
前言 在前面的博文PCA算法學習 OpenCV中PCA實現人臉降維 中已經初步介紹了PCA算法的大概流程及在人臉降維上面的應用。本文就進一步介紹下其理論基礎和matlab的實現 也是網上學者的代碼 。 開發環境：Matlab a 基礎 假設X是一個m n的矩陣，是由樣本數據構成的矩陣。其中m表示樣本的屬性維數，n表示樣本的個數。現在要對X進行線性變換變成另一個矩陣Y，使得Y的協方差矩陣為對角矩陣 ...
2012-12-30 11:24 9 39240 推薦指數：
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