PCA降維算法
PCA主成分分析算法，是一種線性降維，將高維坐標系映射到低維坐標系中。 如何選擇低維坐標系呢？ 通過協方差矩陣的特征值和特征向量，特征向量代表坐標系，特征值代表映射到新坐標的長度。 算法步驟： 輸入：樣本集D={x1,x2,...,xm}； 低維空間維數k 第一步：將樣本集中心化 ...
原文：PCA 降維算法詳解 以及代碼示例
轉載地址：http: blog.csdn.net watkinsong article details . 前言 PCA ：principal component analysis 主成分分析 最近發現我的一篇關於PCA算法總結以及個人理解的博客的訪問量比較高， 剛好目前又重新學習了一下PCA 主成分分析 降維算法， 所以打算把目前掌握的做個全面的整理總結， 能夠對有需要的人有幫助。 自己再看自己 ...
2016-08-31 10:23 3 28514 推薦指數：
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