PCA降维（一）基础理论
PCA（主成分分析，principal components analysis)是最常用的无监督式降维方法，其核心思想是寻找一组低维空间的正交基来投影原始空间数据，在保证尽可能保留原始数据信息的同时，降低数据特征空间。 一、几何解释 在二维几何空间内来理解PCA的大致思路：即对于二维空间内的一堆散点，寻找一条直线，使得各点在直线上进行表示的某种度量能够尽可能的体现散点在二维空间内的分布情况。 推广
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。
最新文章
- 1. 外部其他进程嵌入到qt FindWindow获得窗口句柄 报错无法链接的外部符号 [email protected] 无法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的应用-TOPK问题
- 6. 实例演示ElasticSearch索引查询term,match,match_phase,query_string之间的区别
- 7. 数学基础知识 集合
- 8. amazeUI 复择框问题解决
- 9. 背包问题理解
- 10. 算数平均-几何平均不等式的证明,从麦克劳林到柯西
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 降维处理PCA
- 2. PCA的理论基础
- 3. PCA降维
- 4. 降维- PCA
- 5. 降维—PCA
- 6. 降维——PCA
- 7. 降维处理：PCA和LDA
- 8. Julia PCA降维处理
- 9. PCA降维深入理解
- 10. 数据降维PCA