2019年11月25日
PCA（Principal components analysis）降维主成分分析（Principal components analysis）与SVD简介
摘要： 主成分分析 PCA：PCA的数学定义是：一个正交化线性变换，把数据变换到一个新的坐标系统中，使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。 PCA求解步骤： 奇异值分解 SVD分解： 假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于 阅读全文
posted @ 2019-11-25 20:11 Lachiven 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)