主成分分析（PCA）算法的主要流程
假設數據矩陣爲 X∈RN×P X ∈ ℜ N × P ，其中 N N 爲樣本數， P P 爲特徵數，則其協方差的矩陣的計算方法爲： (1) 計算 X X 的中心化矩陣 Xc X c : web Xc=X−1N×11TN×1XN X c = X − 1 N × 1 1 N × 1 T X N (2)計算協方差矩陣 C C ： C=XTcXcN−1 C = X c T X c N − 1 (3)對協方
相關文章
- 1. 壓縮算法--PCA主成分分析
- 2. 降維算法-PCA主成分分析
- 3. 主成分分析|PCA算法大全
- 4. 主成分分析 PCA算法
- 5. PCA算法（主成分分析）
- 6. pca主成成分分析
- 7. 主成成分分析-PCA
- 8. python主成分分析（PCA）
- 9. 主成分分析（PCA）
- 10. PCA主成分分析（上）
- 更多相關文章...
- • RDF 主要 元素 - RDF 教程
- • 網站主機教程 - 網站主機教程
- • 算法總結-二分查找法
- • Git五分鐘教程
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 壓縮算法--PCA主成分分析
- 2. 降維算法-PCA主成分分析
- 3. 主成分分析|PCA算法大全
- 4. 主成分分析 PCA算法
- 5. PCA算法（主成分分析）
- 6. pca主成成分分析
- 7. 主成成分分析-PCA
- 8. python主成分分析（PCA）
- 9. 主成分分析（PCA）
- 10. PCA主成分分析（上）