主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一種利用線性映射來進行數據降維的方法，並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射，去相關性，方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

這篇文章很不錯：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 為什么數據處理之前要進行歸一化？？？（這個一直不明白） ...

　　主成分分析（PCA）是一種基於變量協方差矩陣對數據進行壓縮降維、去噪的有效方法，PCA的思想是將n維特征映射到k維上（k<n），這k維特征稱為主元，是舊特征的線性組合，這些線性組合最大化樣本方差，盡量使新的k個特征互不相關。 相關知識 介紹一個PCA的教程：A tutorial ...

　　原文：http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 　　該算法由MatLab移植而來（具體參見上一篇博文）。但是最終輸出結果卻和MatLab不 ...

PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用來減少數據集 ...

主成分分析的原理 主成分分析是將眾多的變量轉換為少數幾個不相關的綜合變量，同時不影響原來變量反映的信息，實現數學降維。 如何獲取綜合變量？ 通過指標加權來定義和計算綜合指標： \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一種降維算法，它能將多個指標轉換為少數幾 個主成分，這些主成分是原始變量的線性組合 ...

主成分分析法代碼實現 之間我介紹過主成分份分析法，這里給出代碼實現 運行結果： 上圖的結果分別為特征向量，和主成分所占的方差百分比，可以發現第一個和第二個主成分占的方差百分比比較多，其他幾個特別小，所以這里我們取兩個主成分進行降維，對應上訴代碼。 好的，代碼很簡單，原理 ...