摘要:
PCA——主成分分析 简介 PCA全称Principal Component Analysis,即主成分分析,是一种常用的数据降维方法。它可以通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,以此来提取数据的主要线性分量。 z=wTx 其中,z为低维矩阵,x为高维矩阵,w为两者之间的映射关系。假 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:47 心默默言 阅读(645) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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摘要:
PCA——主成分分析 简介 PCA全称Principal Component Analysis,即主成分分析,是一种常用的数据降维方法。它可以通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,以此来提取数据的主要线性分量。 z=wTx 其中,z为低维矩阵,x为高维矩阵,w为两者之间的映射关系。假 阅读全文
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