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本文參考自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E5%85 ...

PCA(Principle Component Analysis)主成分分析是廣泛使用的降維算法，由PCA的名字就可以知道，PCA的主要目標是把數據維度降下來，使得減少數據冗余，降低數據處理帶來的計算資源消耗。 1 PCA原理 PCA的基本思想是將數據的最主要成分提取出來代替原始數據，也就 ...

實驗需要提取數據的空間信息，所以要對光譜進行降維，使用主成分分析算法，樣例代碼備份如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 18 10:35:43 2019 @author: admin """ import numpy ...

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 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。PCA的計算 ...

PCA的主要方法是：奇異值分解。 具體內容見如下鏈接： https://www.cnblogs.com/leftnoteasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 數據集 鏈接：https://pan.baidu.com/s ...

PCA 實現： 參考博客：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262 from __future__ import print_function from sklearn import datasets ...