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【pca医学术语】- CSDN

作者:澳门赌场  来源:澳门真人正规官网  时间:2020-07-03 21:30  点击:

  今天来讲下PCA,如果大家对多元统计分析和矩阵形式比较熟悉的话,看起来会很轻松。

  我们希望协方差矩阵是对角化的,这样就表示每维特征是不相关的。但是实际上并不是对角化的。所以我们需要用PCA来预处理数据,使变换后数据的协方差矩阵式对角化的。

  PCA实际上就是将X做变换,投影到另一组标准正交基U=(u1,u2,...)上,设变换后的数据集为XU,我们希望XU的协方差矩阵是对角化的,这样就表明变换后的特征是不相关的。

  我们希望为对角阵。根据线性代数知,的特征值构成(从大到小排列表示特征的重要程度)。的特征向量构成U=(u1,u2,...),是正交基。

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  -6186 Add \Drv-OBS\VIA686B_DUAL For

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  算法作为多元统计方法的一种,是通过线性空间变换求取主元变量,将高维数据空间投影到低维主元空间,从而消除观测数据之间的冗余信息,得到主元模型和统计控制限。新的映射空间由原始数据变量的线性组合构成。...

  (主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤: 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,...

  是一种常用的数据降维方法,这里具体介绍了它的降维原理即降维的数学原理,通过这个学习我们能更好的了解

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