摘要：
前言 本文为模式识别系列第一篇，主要介绍主成分分析算法（Principal Component Analysis，PCA）的理论，并附上相关代码。全文主要分六个部分展开： 1）简单示例。通过简单的例子，引出PCA算法； 2）理论推导。主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义； 3）算法步骤。主 阅读全文
摘要：
1. 前言 PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目前又重新学习了一下PCA （主成分分析） 降维算法， 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结， 能够对有需要的人有帮助。 自 阅读全文
摘要：
正态曲线及其性质 1.正态分布常记作N(),其正态分布函数：f(x)=,x∈(-∞,+∞). 把N(0,1)称为标准正态分布,相应的函数表达式：f(x)=,x∈(-∞,+∞). 2.正态图象的性质： ①曲线在x轴的上方,与x轴不相交. ②曲线关于直线x=μ对称. ③曲线在x=μ时位于最高点. ④当x 阅读全文
摘要：
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: 阅读全文