PCA降维算法原理及代码实现（python和matlab）

  常见的数据降维算法有：奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、独立成分分析（ICA）。python PCA降维的基本思想：经过计算数据矩阵的协方差矩阵，而后获得协方差矩阵的特征值、特征向量、选择特征值最大（即方差最大）的K个特征所对应的特征向量组成的矩阵，这样能够将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维。算法 PCA降维有两种思路：一种是特征值分解协方差矩阵，一种

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