实验五 PCA特征提取.zip
PCA特征提取
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
PCA是通过寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换，得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量，各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。
变换形式为 ，变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数，从而得到不同数量的特征，实现特征降维。
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
PCA是通过寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换，得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量，各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。
变换形式为 ，变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数，从而得到不同数量的特征，实现特征降维。
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