中科大2019春AI 实验二，包括Kmeans算法，PCA算法和层次聚类算法

使用矩阵方法对高维数据降维

今天小编就为大家分享一篇python实现PCA降维的示例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主元分析（PCA）MATLAB实现（NIPLS）+实例

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf 在进行图像的特征提取的过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维，即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。

PCA降维案例源代码

本算法结合可以针对相应的高维数据进行降维，并可以判断出每种属性的贡献度和并个体差异之间的综合得分,本算法简单易懂，便于更好地学习PCA算法，本人保证本算法绝对可以运行出来！

自己写的一个PCA主成分分析，使用三维的形式进行演示的，非常好用哦。

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In supervised learning scenarios, feature selection has been studied widely in the literature. Selecting features in unsupervised learning scenarios is a much harder problem, due to the absence of class labels that would guide the search for relevant information. And, almost all of previous unsuperv