主成分分析(PCA)原理與實現
主成分分析原理與實現 主成分分析是一種矩陣的壓縮算法，在減少矩陣維數的同時盡可能的保留原矩陣的信息，簡單來說就是將 \(n×m\)的矩陣轉換成\(n×k\)的矩陣，僅保留矩陣中所存在的主要特性，從而可以大大節省空間和數據量。最近課上學到這個知識，感覺很有意思，就在網上找一些博客 ...
原文：主成分分析（PCA）原理總結
主成分分析 Principal components analysis，以下簡稱PCA 是最重要的降維方法之一。在數據壓縮消除冗余和數據噪音消除等領域都有廣泛的應用。一般我們提到降維最容易想到的算法就是PCA，下面我們就對PCA的原理做一個總結。 . PCA的思想 PCA顧名思義，就是找出數據里最主要的方面，用數據里最主要的方面來代替原始數據。具體的，假如我們的數據集是n維的，共有m個數據 x ...
2016-12-31 21:07 211 120540 推薦指數：
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