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PCA算法

标签：   算法  机器学习  降维

     在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。...

     PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一个非监督的机器学习算法，是一种用于探索高维数据结构的技术，主要用于对数据的...PCA算法所要达到的目标是，降维后的数据所损失的信息量应该尽可能的少。

     目录 1. 降维问题 2. 向量与基变换 2.1 内积与投影 2.2 基 2.3 基变换的矩阵 3.协方差矩阵及优化目标 ...4.1 PCA算法 4.2 实例 5. 讨论 PCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。...

     主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛...一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。

     最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目前又重新学习了一下PCA （主成分分析） 降维算法， 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结， 能够对有需要的人有帮助。 自己再看自己写...

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     L1-PCA相比传统的主成分分析(PCA)更具鲁棒性，但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂。为此，提出一种基于迹范数的L1-PCA算法。利用迹范数近似代替矩阵的秩，以解决秩约束存在很多局部最优解的问题...

PCA算法介绍

标签：   PCA

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