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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sklearn中的PCA详见–>http://scikit-lea
原创
2022-11-18 16:00:00
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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
原创
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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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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PCA的数学原理PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的...
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2015-10-02 19:34:00
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最主要的一点:对矩阵进行PCA降维,一般是通过SVD实现的,而不是去计算原矩阵特
原创
2023-01-18 10:29:39
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PCA的数学原理
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么
原创
2021-09-07 14:17:56
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原帖地址：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有
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2021-09-08 14:37:48
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://blog..net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章，文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下。 - pca讲解：://../jerrylead/archive/2011/04/1
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2018-01-13 20:15:00
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