PCA实现步骤与公式推导

luoyingting 2023-01-13 03:34:19

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#### 四、PCA的具体推导步骤 1. **对数据进行中心化**：首先对数据集\( X \)进行中心化处理，得到中心化后的数据集\( X_{\text{centered}} \)。中心化处理后，每个特征的平均值为零。 \[ X_{\text{centered}} =...

"PCA降维算法讲解和公式推导" PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维算法，旨在将高维数据转换为低维数据，同时保留原始数据的主要信息。PCA的思想是将原始数据投影到新的坐标系上，...

通过阅读笔记，你可以了解公式推导的详细步骤；通过运行代码，你可以在实际环境中体验算法的实现过程。总的来说，掌握机器学习算法的公式推导和`numpy`的使用，不仅可以提升你的理论素养，也能提高你在实际项目中...

【机器学习常用算法公式推导与分析】在机器学习领域，常常涉及到各种算法，其中PCA（主成分分析）和极大似然估计是重要的基础方法。接下来我们将深入理解这两个概念及其应用。 1. PCA（主成分分析）降维的公式及...

在MATLAB中实现PCA主要涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：首先，对数据进行标准化或归一化，确保所有特征在同一尺度上。这一步通过计算每个特征的均值和标准差来实现，用公式(数据 - 均值) / 标准差。 2. **计算...

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