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机器学习降维之主成分分析

来源:互联网 

1. 主成份根本思想

主成份根本思想:在主成份剖析中,首先对给定数据进行规范化,使得数据每一个变量的平均值维0,方差为1,以后对数据进行正交变换,本来由线性相干变量表现的数据,通过正交变换变成由若干个线性无关的新变量表现的数据。新变量是可能的正交变换中变量的方差的和最大的,方差表现了新变量上信息的大小,将新变量顺次称为第一主成份,第二主成份等在主成份剖析中,首先对给定数据进行规范化,使得数据每一个变量的




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