主成分分析法（PCA）原理和步驟
主成分分析法（PCA）原理和步驟 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種多變量統計方法，它是最常用的降維方法之一，通過正交變換將一組可能存在相關性的變量數據，轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的變量被稱為主成分。 可以使用兩種方法進行 PCA，分別 ...
原文：主成分分析法的步驟，用 “人話” 來講述，擺脫枯燥抽象的數學語言
看了很多主成分分析的的解釋，都太理論了，完全get不到點，我又不是搞數學的。看不懂看不懂。 打算寫一下主成分分析的步驟幫助我理解這個方法，至於里面為什么要用到方差，協方差這個東西，你需要去看看相關的文獻說明，比如要解釋為什么協方差矩陣的特征值最大的前 k 個特征向量就是k維理想特征，我看到的有三個理論：分別是最大方差理論 最小錯誤理論和坐標軸相關度理論。 這兒貼兩篇文章，這篇的內容也主要來源於這兩 ...
2021-06-12 10:17 0 207 推薦指數：
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