主成分分析(PCA)原理及推導
原文：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在數據挖掘或者圖像處理等領域經常會用到主成分分析，這樣做的好處是使要分析的數據的維度降低了，但是數據的主要信息還能保留下來，並且，這些變換后 ...
原文：PCA主成分分析算法的數學原理推導
PCA Principal Component Analysis 主成分分析法的數學原理推導 主成分分析法PCA的特點與作用如下： 是一種非監督學習的機器學習算法 主要用於數據的降維 通過降維，可以發現人類更加方便理解的特征 其他的應用：去燥 可視化等 主成分分析法的數學原理主要是利用梯度上升法來最優化目標函數，即利用梯度上升法來求取效用函數的最大值，其具體的數學原理推導過程如下所示： 對於以上的 ...
2019-08-08 10:38 0 611 推薦指數：
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opencv——PCA（主要成分分析）數學原理推導
引言： 最近一直在學習主成分分析（PCA），所以想把最近學的一點知識整理一下，如果有不對的還請大家幫忙指正，共同學習。 首先我們知道當數據維度太大時，我們通常需要進行降維處理，降維處理的方式有很多種，PCA主成分分析法是一種常用的一種降維手段，它主要是基於方差來提取最有價值的信息，雖然降維之后 ...
【降維】主成分分析PCA推導
本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式都是出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 目錄： PCA最大方差理論 PCA最小平方誤差理論 在機器學習中， 數據通 ...
主成分分析(PCA)原理與實現
主成分分析原理與實現 主成分分析是一種矩陣的壓縮算法，在減少矩陣維數的同時盡可能的保留原矩陣的信息，簡單來說就是將 \(n×m\)的矩陣轉換成\(n×k\)的矩陣，僅保留矩陣中所存在的主要特性，從而可以大大節省空間和數據量。最近課上學到這個知識，感覺很有意思，就在網上找一些博客 ...
主成分分析（PCA）原理詳解
一、PCA簡介 1. 相關背景 在許多領域的研究與應用中，往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀測，收集大量數據以便進行分析尋找規律。多變量大樣本無疑會為研究和應用提供了豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據采集的工作量，更重要的是在多數情況下，許多變量之間可能存在相關性 ...
PCA主成分分析的矩陣原理
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主成分分析（PCA）原理總結
主成分分析（Principal components analysis，以下簡稱PCA）是最重要的降維方法之一。在數據壓縮消除冗余和數據噪音消除等領域都有廣泛的應用。一般我們提到降維最容易想到的算法就是PCA，下面我們就對PCA的原理做一個總結。 1. PCA的思想 PCA ...