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：PCA主成分分析的矩陣原理
前言 主成分分析 PCA 實現一般有兩種，一種是對於方陣用特征值分解去實現的，一種是對於不是方陣的用奇異值 SVD 分解去實現的。 一 特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一個矩陣最鮮明的特征方向。多個特征值和特征向量的線性組合可以表示此矩陣。選取特征值最大的特征值對應的特征向量，此特征向量在組成矩陣的線性組合中所占的比重是最大的。一般選取前一半就可，實現降維。 二 奇異值 這里主要談 ...
2018-06-01 16:21 0 4329 推薦指數：
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