主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）
是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较
低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个
n ′ m 的数据矩阵， n
通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物
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2008-05-01 10:11:00
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我目前认为的，并不代表正确 pca主要用于降维 图片来源：https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214 例如二维到一维，求协方差矩阵的单位特征向量，得a1和a2，其中一个就为x轴得方向向量，一个为y的 让x和y一个乘a1，一个乘a2 ...
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2021-09-21 18:00:00
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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
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2023-04-12 11:42:18
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参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
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2019-04-15 20:31:00
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PCA（Principal Component Analysis),称主成分分析，从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭...
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2013-11-12 20:22:00
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1主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）2线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)研究背景基本知识介绍经典方法介绍总结讨论问题的提出地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到
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2018-04-13 14:39:06
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主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）方法是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法，可以说是常用的一种基于变量协方差矩阵对样本中的信息进行处理、压缩和抽提的有效方法，主要通过K-L（Karhunen-Loeve）变换展开式从人脸数据库中提取人脸的主要特征[i]，构成特征脸空间，在识别时将待测试的人脸图像投影到特征脸空间，得到一组投影系数，与数据库中各个人脸
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2024-03-02 09:32:57
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PCA是常见的降维技术。 对于使用PCA来进行降维的数据，需要进行预处理，是指能够实现均值为0，以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"？就要某个axis的方差。 为什么要减去均值？目的就是要获取矩阵为0，以及方差相同。为什么均值会为0？ mean = (a + b + c)/3 val =
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2019-04-05 15:02:00
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PCAΣ=cov(x,x)dsymbol{x}, \boldsymbol{x})=E\left[(\boldsymbol{x}-\bol
原创
2021-08-04 10:14:43
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So there is no na.action argument for the form you used, and your 'na.omit' matches 'retx'. Try prcomp(~ ., data=ot, na.action=na.omit, scale=TRUE) or
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2023-11-08 09:09:26
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PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应...
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2021-04-12 21:25:12
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（年的一篇论文中介绍，并一直被广泛用于分类和聚类问题的研究中。由于其简单性和广泛应用性，鸢尾花数据集已成为了机器学习和统计学习中的标准数据集之一。
原创
2023-05-06 00:54:43
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记录一下python实现PCA降维的三种方法：1、直接法2、SVD3、Scikit-learn在进行PCA降维中，会涉及到协方差的相关知识：请参考另一篇博文：协方差的理解与python实现
原创
2022-11-10 10:10:23
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主成分分析（PCA）的推导与解释https://www.jianshu.com/p/16d4389ce92c前言PCA是一种无参数的数据降维方法，在机器学习中很常用，这篇文章主要从三个角度来说明PCA是怎么降维的分别是方差角度，特征值和特征向量以及SVD奇异值分解。PCA的推导过程推导主要来源于下面网址的这篇文章，是通过方差和协方差矩阵来说明：http://blog.codinglabs.org/
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2023-09-25 11:28:41
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考虑二维数据降低到一维的例子，如下图所示： 最小化投影方差（maximize projected variance）：1N∑n=1N(uuT1xn−uuT1x¯)=uuT1Suu1,s.t.uuT1uu1=1则根据拉格朗日乘子法，有：uuT1Suu1+λ(1−uuT1uu1)对 uu1 求导数，得：Suu1=λuu1可见投影的最佳方向就是，样本协方差矩阵的特征向量方向；
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2016-12-10 21:49:00
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