PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
PCA的數學原理(非常值得閱讀)！！！！ PCA（Principal Component Analysis）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 ...
原文：主成分分析 Principle Component Analysis
一 主要思想 利用正交變換把可能線性相關變量表示的觀測數據，轉換為由少數幾個線性無關變量 主成分 表示的數據。 重構原始特征空間 線性降維 要盡可能保留原始數據中的信息，兩個思路：最大投影方差 最小投影距離。 完全的無監督，只需要通過方差來衡量信息量 但也是一種局限性 。各個主成分正交，降維后不同維度特征之間不再有相關性 但失去維度的具體含義 。 二 數據矩陣的SVD分解 對樣本方差矩陣的特征值 ...
2019-07-15 10:00 0 678 推薦指數：
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