摘要：
目的: 使用主成分分析，将数据降维，并尽量减少各个数据之间的相关性 主成分分析主要就是把有相关性的特征合并到一起 做法： 求出数据的协方差矩阵Σ 求出Σ的特征向量(λ1,λ2,,,,,,λn) 求出λi对应的特征向量Ui Ui就是第i个主成分的系数了，，，，第i个主成分就是Ui * X 第i个主成分 阅读全文
摘要：
聚类分析是一个迭代的过程 对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组 每次迭代将距离最近的两组合并成一组 若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离 个人认为考试只考 1,2 比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范 阅读全文