R中进行PCA主成分分析

1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难。 PCA把全部样本看成一个总体处理,忽略了类别属性,因此其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 若是D通过预处理, 使得每一个每一个属性的均值均为0, 则有 S=DTD 。web PCA的目标是找到一个知足以下性质的数据变换: - 每对不一样的新属性的协方差为
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