主成分分析 (二）： 特征值因子的筛选
主成分分析系列：.net 主成分分析 (一）： 基本思想与主成分估计方法 code 主成分分析 (二）： 特征值因子的筛选blog 主成分分析法（三）：计算步骤 get 特征值因子的筛选 回到主成分分析，实际中肯定（17）式中的系数就是采用（28）式中矩阵的特征向量。所以，剩下的问题仅仅是将 的特征值按由大到小的次序排列以后，如何筛选这些特征值？class 一个实用的方法是删去 后，这
相关文章
- 1. 矩阵特征值分解与主成分分析（Python 实现）
- 2. 主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义
- 3. 主成分分析法及特征值的含义
- 4. 06 PCA(主成分分析)之特征值分解
- 5. 特征提取——主成分分析(PCA)
- 6. 主成分分析和因子分析的主要区别
- 7. EVD特征值分解、SVD奇异值分解、PCA主成分分析
- 8. 主成分分析（二）
- 9. Python数据分析：特征降维-主成分分析（PCA)
- 10. 主成成分分析
- 更多相关文章...
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • R 因子 - R 语言教程
- • 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