def pca(datamat,top):#將n維降為top維
newdata,meanval = zeromean(datamat)
covmat = np.cov(newdata,rowvar=0)#求協方差矩陣
ei**als,ei**ects = np.linalg.eig(np.mat(covmat))#求特徵值，特徵向量
ei**alsindice = np.argsort(ei**als)#對特徵值排序，並顯示下表順序
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...