數據挖掘--PCA原理

一、PCA原理： •主成分分析（Principal Components Analysis，以下簡稱PCA）是最重要的降維方法之一。在數據壓縮消除冗餘和數據噪音消除等領域都有廣泛的應用。PCA的思想是將n維特徵映射到k維上（k<n），這k維是全新的正交特徵。這k維特徵稱爲主成分，是重新構造出來的k維特徵，而不是簡單地從n維特徵中去除其餘n-k維特徵。 算法流程： 輸入：n爲樣本集 ，設爲 X， 需

>>阅读原文<<