PCA/NLPCA（含代碼）

PCA/NLPCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換爲一組線性不相關的變量，轉換後的這組變量叫主成分。主成分分析首先是由K.皮爾森（Karl Pearson）對非隨機變量引入的，爾後H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量 在用統計分析方法研究多變量的數

>>阅读原文<<