【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 ...

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 ...

　　PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一個簡單的機器學習算法，利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為由少量線性無關比變量表示的數據，實現降維的同時盡量減少精度的損失，線性無關的變量稱為主成分。大致流程如下： 　　首先對給定數據集（數據是向量 ...

主成份分析： 主成份分析是最經典的基於線性分類的分類系統。這個分類系統的最大特點就是利用線性擬合的思路把分布在多個維度的高維數據投射到幾個軸上。如果每個樣本只有兩個數據變量，這種擬合就是 其中和分別是樣本的兩個變量，而和則被稱為loading,計算出的P值就被稱為主成份 ...

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 ...

主成分分析案例——我國各地區普通高等教育發展水平綜合評價 主成分分析步驟 對原始數據進行標准化處理 計算相關系數矩陣 ​ 計算特征值和特征向量 選擇 ​ 個主成分，進行綜合評價 分析 看程序應該是目前學過的最復雜的MATLAB程序 ...