主成分分析(PCA)
摘要:
主成分分析(principal component analysis)是一种常见的数据降维方法,其目的是在“信息”损失较小的前提下,将高维的数据转换到低维,从而减小计算量。PCA的本质就是找一些投影方向,使得数据在这些投影方向上的方差最大,而且这些投影方向是相互正交的。 使用拉格朗日方程来求解该最大 阅读全文
posted @ 2016-11-21 19:30 1357 阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑