主成分分析(PCA)算法介紹及matlab實現案例
主成分分析經常被用做模型分類時特征的降維，本篇首先介紹PCA的步驟，並根據步驟撰寫對應的MATLAB代碼，最后指明使用PCA的步驟。 我們在做分類時，希望提取的特征能夠最大化將數據分開，如果數據很緊密，模型就比較難將其分開，如果數據比較離散，那么就比較容易分開，換句話說，數據越離散，越容易分開 ...
原文：主成分分析PCA的matlab實現
關於PCA的詳細說明，參見：http: blog.sina.com.cn s blog b b jg f.html 在此，我把我所用的matlab實現代碼列舉在此，比較簡潔，並附有詳細的注釋。 訓練數據的PCA處理： function mu,sigma,coeff,score,latent PCA originalData originalData 原始數據，每行代表一組 標准化數據：mu 每列的 ...
2016-05-27 16:41 0 14253 推薦指數：
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