https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又稱主分量分析,由皮爾遜在1901年首次引入,后來由霍特林在1933年進行了發展。主成分分析是一種通過降維技術把多個變量化為少數幾個主成分(即綜合變量)的多元統計方法 ...
更新: 這次決定用matlab手把手一步一步實現一遍。 令是一個的觀測矩陣,觀測向量的樣本均值M,由下式給出: Matlab中我們給出矩陣. 用a,b度量矩陣X的行列數並分別計算每一列計算M的值 樣本均值是散列圖的中心,對,令 矩陣的列 具有零樣本均值,這樣的B稱為平均偏差形式。 主成分分析的目標是找到一個正交矩陣,確定一個變量代換,或並具有新的變量y ,...,yp兩兩無關的性質,且整理后的方差 ...
2019-03-09 00:02 0 6232 推薦指數:
https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又稱主分量分析,由皮爾遜在1901年首次引入,后來由霍特林在1933年進行了發展。主成分分析是一種通過降維技術把多個變量化為少數幾個主成分(即綜合變量)的多元統計方法 ...
MATLAB實例:PCA(主成成分分析)詳解 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解釋 詳細信息請看:Principal component analysis ...
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參考資料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,呂大蘭 ...
關於PCA的詳細說明,參見:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab實現代碼列舉在此,比較簡潔,並附有詳細的注釋。 訓練數據的PCA處理: function [ mu,sigma,coeff ...
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 ...
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 ...