【機器學習實戰】第13章 利用 PCA 來簡化數據
第13章 利用 PCA 來簡化數據 降維技術 場景 我們正通過電視觀看體育比賽，在電視的顯示器上有一個球。 顯示器大概包含了100萬像素點，而球則可能是由較少的像素點組成，例如說一千個像素點。 人們實時的將顯示器上的百萬像素轉換成為一個三維圖像，該圖像就給出 ...
原文：機器學習實戰筆記-利用PCA來簡化數據
本篇文章不涉及理論推理。如果你想知道為什么通過協方差矩陣算出特征向量和特征值，然后對特征值進行排序后找到對應的特征向量與原矩陣X相乘即可得到降維后的X，可以去看看這篇文章: http: blog.csdn.net sinat article details 里面包含了如何通過基 對應特征向量 來對向量降維，如何通過原始數據集的協方差矩陣來得到特征值和特征向量使特征向量乘以原始矩陣得到的變換后的數 ...
2017-11-30 01:10 0 1494 推薦指數：
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