在某些限定條件下，降低隨機變數個個數，得到一組「不相關」主變數的過程。
作用：
目標：尋找k(k核心：在資訊損失盡可能少的情況下，降低資料維度
投影後的不同資料特徵盡可能分得開（即不相關）可以保留主要的資訊；計算過程：實現方式：使投影後資料的方差最大，因為方差越大資料也越分散
原始資料預處理（標準化：μ=0
,σ=1
\mu=0, \sigma=1
μ=0,σ=
1）計算協方差矩陣特徵向量、及資料在各特徵向量投影後的方差
根據需求（任務指定或方差比例）確定降維維度k
選取k維特徵向量，計算資料在 其形成空間的投影
pca主成分分析 PCA主成分分析（中）
矩陣 matrix，很容易讓人們想到那部著名的科幻電影 駭客帝國 事實上，我們又何嘗不是真的生活在matrix中。機器學習處理的大多數資料，都是以 矩陣 形式儲存的。矩陣是向量的組合，而乙個向量代表一組資料，資料又是多維度的。比如每個人的都具有身高 體重 長相 性情等多個維度的資訊資料，而這些多維度...
主成分分析PCA
主要參考這篇文章 個人總結 pca是一種對取樣資料提取主要成分，從而達到降維的目的。相比於上篇文章介紹到的svd降維不同，svd降維是指減少資料的儲存空間，資料的實際資訊沒有缺少。個人感覺pca更類似與svd的去噪的過程。pca求解過程中，涉及到了svd的使用。針對資料集d 假設di 的維度為 w ...
PCA 主成分分析
在進行影象的特徵提取的過程中，提取的特徵維數太多經常會導致特徵匹配時過於複雜，消耗系統資源，不得不採用特徵降維的方法。所謂特徵降維，即採用乙個低緯度的特徵來表示高緯度。將高緯度的特徵經過某個函式對映至低緯度作為新的特徵。pca和lda區別 pca是從特徵的角度協方差角度 求出協方差矩陣的特徵值和特徵...