主成份分析（PCA）——原理、實現步驟
PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特徵分量，常用於高維數據的降維。本文主要分爲兩大部分： 第一部分：PCA原理的主要內容。 第二部分：給出PCA程序實現步驟。 第三部分：程序函數詳解。見下一篇博客： 程序源碼下載地址：http://download.cs
相關文章
- 1. PCA（主成分分析）-------原理，推導，步驟、實例、代碼
- 2. PCA（主成份分析）簡單原理分析及實現
- 3. PCA主成分分析計算步驟
- 4. PCA主成份分析
- 5. 主成分分析（PCA）原理總結
- 6. 主成分分析（PCA）原理詳解
- 7. PCA主成分分析原理
- 8. PCA主成分分析原理簡述
- 9. 主成分分析法PCA原理
- 10. PCA（主成分分析原理）
- 更多相關文章...
- • MySQL下載步驟詳解 - MySQL教程
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
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（主成分分析）-------原理，推導，步驟、實例、代碼
- 2. PCA（主成份分析）簡單原理分析及實現
- 3. PCA主成分分析計算步驟
- 4. PCA主成份分析
- 5. 主成分分析（PCA）原理總結
- 6. 主成分分析（PCA）原理詳解
- 7. PCA主成分分析原理
- 8. PCA主成分分析原理簡述
- 9. 主成分分析法PCA原理
- 10. PCA（主成分分析原理）