PCA主成份分析學習記要
前言 主成份分析，簡寫為PCA（Principle Component Analysis）。用於提取矩陣中的最主要成分，剔除冗余數據，同時降低數據緯度。現實世界中的數據可能是多種因數疊加的結果，如果這些因數是線性疊加，PCA就可以通過線性轉化，還原這種疊加，找到最原始的數據源。 PCA ...
原文：pca主成份分析方法
.應用pca的前提 應用pca的前提是，連續信號具有相關性。相關性是什么，是冗余。就是要利用pca去除冗余。 .pca的定義 pca是一種去除隨機變量間相關性的線性變換。是一種常用的多元數據分析方法。pca將互相關的輸入數據轉換成統計上不相干的主成分 或者特征 ，所得到的主成份通常是按照方差大小進行降序排列的。 reference ：基於CCA的fMRI時空模型數據處理方法的研究，肖柯，碩士論文 ...
2014-03-28 09:46 0 8925 推薦指數：
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