最大方差和最小協方差解釋（線性代數看PCA）
PCA降維 ——最大方差和最小協方差聯合解釋（線性代數看PCA） 注：根據網上資料整理而得，歡迎討論 機器學習算法的復雜度和數據的維數有着密切關系，甚至與維數呈指數級關聯。因此我們必須對數據進行降維。 降維 ...
原文：PCA 最大方差理論的直觀解釋
PCA 這個名字看起來比較玄乎，其實就是給數據換一個坐標系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐標軸。 例：三維空間中，有一些數據只分布在一個平面上，我們通過 坐標系旋轉變換 ，使得數據所在的平面與 x , y 平面重合，那么我們就可以用 x , y 兩個維度表達原始數據，並且沒有任何損失。 在低維的空間中，我們可以用幾何直觀來解釋：同樣的數據，用不同的坐標系表示。 在高維的空間中，我們就得通過代數 ...
2018-10-29 11:16 0 1073 推薦指數：
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PCA PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特征分量，常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多，但是大多數只描述了PCA的分析過程 ...
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