PCA學習筆記
PCA的意義 機器學習中的主要問題：維度災難 PCA：在力求數據信息丟失最少的原則下，對高緯度的變量空間降維 ，即研究指標體系的少數幾個線性組合，並且這幾個線性組合所構成的綜合指標將盡可能多的保留信息。這些綜合指標就稱爲主成分 。 PCA推導 該X的協方差矩陣 爲 由於此矩陣爲非負定的對稱陣，則有利用線性代數的知識可得，比存在正交矩陣U，使得 ： 其中P個特徵值，假設大小是降序。 而U恰好是由特
相關文章
- 1. PCA 學習筆記
- 2. LDA PCA 學習筆記
- 3. Sklearn學習筆記二 ：PCA
- 4. 數學建模學習筆記(一)--PCA
- 5. PCA學習記錄
- 6. 主成分分析（PCA）學習筆記
- 7. [機器學習筆記]降維（PCA）
- 8. 《統計學習方法》筆記——PCA
- 9. 機器學習筆記（一）PCA原理
- 10. 【機器學習筆記】PCA降維
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. PCA 學習筆記
- 2. LDA PCA 學習筆記
- 3. Sklearn學習筆記二 ：PCA
- 4. 數學建模學習筆記(一)--PCA
- 5. PCA學習記錄
- 6. 主成分分析（PCA）學習筆記
- 7. [機器學習筆記]降維（PCA）
- 8. 《統計學習方法》筆記——PCA
- 9. 機器學習筆記（一）PCA原理
- 10. 【機器學習筆記】PCA降維