PCA降維算法
PCA主成分分析算法，是一種線性降維，將高維坐標系映射到低維坐標系中。 如何選擇低維坐標系呢？ 通過協方差矩陣的特征值和特征向量，特征向量代表坐標系，特征值代表映射到新坐標的長度。 算法步驟： 輸入：樣本集D={x1,x2,...,xm}； 低維空間維數k 第一步：將樣本集中心化 ...
原文：降維算法----PCA原理推導
從幾何的角度去理解PCA降維 以平面坐標系為例，點的坐標是怎么來的 圖 圖 如上圖 所示,向量OA的坐標表示為 , ，A點的橫坐標實為向量OA與單位向量 , 的內積得到的 也就是向量OA在單位向量 ， 所表示的的方向上的投影的長度，正負由向量OA與投影方向的夾角決定 ，縱坐標同理可得。而降維的過程從幾何的角度去理解，實質就可以理解為投影的過程。如上圖 ，二維平面上的點為例，對其降維實際就是將其投 ...
2018-07-17 17:08 0 3848 推薦指數：
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PCA主成分分析算法的數學原理推導
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