1 pca降維的主要步驟和函式。
2 pca （主成分分析）詳解 （寫給初學者） 結合matlab
matlab方法，對pca降維的數學原理講的比較深入。但是講到協方差矩陣時，最後得到的協方差矩陣不知哪來的。
3.再談降維演算法--pca演算法
步驟清晰，適合用它做ppt
找到的**：
1.pca降維處理c++**，程式中以sampledata.txt中的三維資料點作為輸入，程式的輸出存放在results目錄
2. opencv中pca實現人臉降維
(具體的講解，很詳細，很好)
PCA降維演算法
文章由兩部分構成，第一部分主要講解pca演算法的步驟，第二部分講解pca演算法的原理。那麼首先進入第一部分 pca演算法的步驟 樣本矩陣x的構成 假設待觀察變數有m個，其實相當於乙個資料在m維各維度上的座標，我們的目標是在保證比較資料之間相似性不失真的前提下，將描述資料的維度盡量減小至l維 l樣本矩...
PCA降維原理
在之前的介紹中，一幅影象只能表示乙個物件。那麼對於w x h的灰度影象，只能表示為w x h位的向量，那麼乙個有100 100的影象就需要10000維的向量空間。對於一幅人臉而言，是否所有維的資料都是有用的呢？在矩陣論當中我們知道，矩陣可以近似的表示為乙個特徵值與特徵向量的乘積。根據這個原理，如果我...
資料降維 PCA
模型原型 class sklearn.decomposition.pca n components none,copy true,whiten false 引數 copy 如果為false，則直接使用原始資料來訓練，結果會覆蓋原始資料所在的陣列 whiten 如果為true，則會將特徵向量除以n s...