PCA数学原理及算法实现

先总结一下PCA的算法步骤： 设有m条n维数据。（行为feature，列为示例） 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）Y=PX即为降维到k维后的数据 实例： 为例，我们用PCA方法将这组

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