在pca中，資料從原來的座標系轉換到新的座標系，新座標系的選擇是由資料本身決定的。第乙個新座標軸選擇的是原始資料中方差最大的方向，第二個新座標軸選擇和第乙個座標軸正交且具有最大方差的方向。該過程一直重複，重複次數為原始資料中特徵的數目。我們會發現，大部分方差都包含在最前面的幾個新座標軸中。因此，我們可以忽略餘下的座標軸，即對資料進行降維處理。
pca降維的兩個準則：
最近重構性：樣本集中所有點，重構後的點距離原來的點的誤差之和最小。
最大可分性：樣本在低維空間的投影盡可能分開。
機器學習 Matlab 主成份分析 PCA
作業中的演算法描述 試使用matlab 中的svd 函式實現pca 演算法，即輸入資料矩陣x 和降維後的維數k，對每乙個樣本進行去中心化，然後對進行去中心化後的資料矩陣xc 用svd 函式 u,s,v svd xc 輸出降維的投影矩陣ureduce 即u 的前k 列 降維後的座標表示z ureduc...
機器學習演算法之 主成分分析（PCA）
降維是對資料高維度特徵的一種預處理方法。降維是將高維度的資料保留下最重要的一些特徵，去除雜訊和不重要的特徵，從而實現提公升資料處理速度的目的。在實際的生產和應用中，降維在一定的資訊損失範圍內，可以為我們節省大量的時間和成本。降維也成為了應用非常廣泛的資料預處理方法。1 使得資料集更易使用 2 降低演...
主成成份分析 PCA
在很多應用問題中向量的維度會很高，不僅給演算法帶來挑戰，而且會帶來維度災難。pca就是一種經典的無監督學習的線性降維方法。降維的出發點不是聚類，也不是分類，它只是對原始資料的一種變換，可以用更少的維度保持原始資訊最多的資訊。1.計算樣本集的均值向量，將所有的向量減去均值向量，稱為白化。2.計算樣本集...