压缩算法--PCA主成分分析
参考原文html 样本特征个数太多就会增长课题的复杂性，致使运算量大，计算速度慢等。当样本的某些特征之间存在相关性的时候，说明这些特征反映此课题的信息有必定的重叠，那就须要降维了，PCA就是作降维的一种算法。应用PCA目的是创建尽量少的新特征，使得这些新特征是两两不相关的，并且这些新特征在反映课题的信息方面尽量保持原有的信息。web PCA原理 一、协方差原理 样本X和样本Y的协方差(Cova
相关文章
- 1. 压缩算法--PCA主成分分析
- 2. 降维算法-PCA主成分分析
- 3. 主成分分析|PCA算法大全
- 4. 主成分分析 PCA算法
- 5. PCA算法（主成分分析）
- 6. 数据压缩（二.2）——主成分分析（PCA）原理
- 7. PCA - 主成分分析（Python实现图像压缩）
- 8. 主成分分析（PCA）在压缩图像方面的应用
- 9. 数据压缩（二.1）——主成分分析（PCA)步骤
- 10. pca主成成分分析
- 更多相关文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（静态分配+动态分配+零配置） - TCP/IP教程
- • 算法总结-二分查找法
- • Git五分钟教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章