PCA理論與實踐

PCA理論與實踐 PCA作用： 降維，PCA試圖在力保數據信息丟失最少的原則下，用較少的綜合變量代替原本較多的變量，而且綜合變量間互不相關，減少冗餘以及儘量消除噪聲.     PCA的計算步驟： 假設樣本觀測數據矩陣爲： ， 爲n個樣本在第i個屬性上的觀測值，是一個列向量 1.對原始數據標準化處理（0均值化處理） 2.計算樣本相關係數矩陣 3.計算協方差矩陣的特徵值和特徵向量 4.選擇重要的主成分

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