在推荐算法中，样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵，且维数一般较多，可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵，从而降低维数。主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
2021-01-28 05:02:34
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主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助
2020-01-03 11:33:27
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极限学习机的输入权重是随机生成的，这个因此每次的结果不一致。因此采用主成分分析，将原始数据降到N维（所设的隐含层节点数）。将得到的pca降维变换矩阵作为极限学习机的输入权重，效果更佳稳定
2020-01-03 11:32:32
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
2020-01-03 11:30:52
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核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)
PCA方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的，但是在不少现实任务中，可能需要非线性映射才能找到合适的低维空间来降维。
非线性降维的额一种常用方法是基于核技巧对线性降维方法进行核化(kernelized)。这是对PCA的一种推广。
2020-01-03 11:16:27
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对主成分分析（PCA）的C++代码实现，里面有对PCA实现步骤的详细讲解，并把自己写的PCA代码与Opencv自带的PCA函数的运行结果进行了对比。
2019-12-24 03:02:22
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