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2010年4月25日
PCA原理(转)
摘要: 下面我就对PCA做一个简单的介绍吧: PCA是主成分分析,主要用于数据降维,对于一系列sample的feature组成的多维向量,多维向量里的某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有的sample中都为1,或者与1差距不大,那么这个元素本身就没有区分性,用它做特征来区分,贡献会非常小。所以我们的目的是找那些变化大的元素,即方差大的那些维,而去除掉那些变化不大的维,从而使feature留下的都是&...
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posted @ 2010-04-25 23:21 Alex.ren
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