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PCA(主成分分析)方法浅析

时间:2019-11-30 21:14:30      阅读:84      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

PCA(主成分分析)方法浅析

降维、数据压缩

找到数据中最重要的方向:方差最大的方向,也就是样本间差距最显著的方向

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在与第一个正交的超平面上找最合适的第二个方向

PCA算法流程

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上图第一步描述不正确,应该是去中心化,而不是中心化

具体来说,投影这一环节就是:将与特征值对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量矩阵P

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直接乘以特征变量就好。原来是二维数据,降维之后只有一维。

我们想保留几个维度的特征,就留下几个特征值和对应的特征向量。

PCA(主成分分析)方法浅析

原文:https://www.cnblogs.com/jiading/p/11963861.html

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