主成分分析（PCA）详解
文章目录 实现方式与几何解释 定义 线性变换的协方差(相关)矩阵 定义 相关矩阵的特征值分解算法 主成分分析（PCA）是一种经常使用的无监督学习方法，利用 正交变换把由 线性相关变量表示的观测数据转换为几个由 线性无关变量表示的数据。线性无关的变量称为主成分。主成分的个数一般小于原始变量的个数，因此PCA是一种降维算法。 实现方式与几何解释 主成分分析步骤以下：html （1）对给定数据进行规范化
相关文章
- 1. 主成分分析（PCA）原理详解
- 2. 主成分分析(PCA)详细讲解
- 3. PCA(主成分分析)过程详解
- 4. 主成分分析（PCA）详解
- 5. PCA：详细解释主成分分析
- 6. 主成分分析法详解（PCA）
- 7. pca主成成分分析
- 8. 主成成分分析-PCA
- 9. python主成分分析（PCA）
- 10. 主成分分析（PCA）
- 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
- • Git五分钟教程
- • 常用的分布式事务解决方案
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
- 1. 主成分分析（PCA）原理详解
- 2. 主成分分析(PCA)详细讲解
- 3. PCA(主成分分析)过程详解
- 4. 主成分分析（PCA）详解
- 5. PCA：详细解释主成分分析
- 6. 主成分分析法详解（PCA）
- 7. pca主成成分分析
- 8. 主成成分分析-PCA
- 9. python主成分分析（PCA）
- 10. 主成分分析（PCA）