前兩天面試問到了PCA，感覺講得不是很透徹，這里再次詳細寫一下。 首先定義如下變量的含義： 　　X：Rn*m，n個樣本m個屬性，對於第i個樣本xi：R1*m。 　　W：Rm*k，k個正交的單位正交的列向量組成的矩陣，投影矩陣，把原來的m維降到k維。對於第i個維度wi：Rm*1。 　　投影 ...

因子分析和PCA 定義 因子分析就是數據降維工具。從一組相關變量中刪除冗余或重復，把相關的變量放在一個因子中，實在不相關的因子有可能被刪掉。用一組較小的“派生”變量表示相關變量，這個派生就是新的因子。形成彼此相對獨立的因素，就是說新的因子彼此之間正交。 應用 篩選變量 ...

引文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html ...

　　　　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。 1. PCA的思想 　　　　PCA ...

　　降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為“ 維度災難 ” ...

　　不多說，直接上干貨！ 　　PCA-SIFT算法在描述子構建上作了創新，主要是 將統計學中的主成分分析(PCA)應用於對描述子向量的降維，以提高匹配效率 。 　　PCA 的原理是：一般有效信號的方差大，噪聲的方差小；通過PCA可以降維濾除噪聲，保留信號 ...

的切換。本文將詳細介紹Vue路由vue-router 安裝 　　在使用vue-ro ...

前言 上周線上項目出了一個bug，使用WebMvcConfigurer和WebMvcConfigurationSupport不能同時使用，要不然WebMvcConfigurer能掃描到容器中，但是他 ...