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RSS订阅原创 PCA主成分分析的应用（你在生活中能用到吗？）
如果你对主成分分析背后的数学原理感兴趣，可以查看主成分分析的数学原理推导（涉及统计学和线性代数内容）.首先简单回顾一下主成分分析的用处是什么？简单点说，当我们面对一大堆变量无从下手时，可以利用主成分分析这个有力工具构建一个或少数几个新变量，使得这个或这些新变量可以最大程度的反映原变量的变化。为了加深理解，在这里举一个具体的例子。假如你是一家公司的HR，你需要从很多申请者中挑选出最佳的候选人. 不妨设1000个人中，挑选出一个人. 这个是一项十分具有挑战性的工作，虽然你可能已经把范围缩小到十个人，但是这十
2020-06-03 19:29:10
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原创 主成分分析的数学原理推导（涉及统计学和线性代数内容）
引言： 当存在若干随机变量时，寻求它们的少数线性组合（即主成分），用以解释这些随机变量就很重要.吴诚鸥，秦伟良著. 近代实用多元统计分析[M]. 2007定义： 对于随机变量X=(x1,x2,…,xn)TX=(x_1,x_2,\dots,x_n)^TX=(x1,x2,…,xn)T，构建一个XXX的线性组合Y=c1x1+c2x2+⋯+cnxnY=c_1x_1+c_2x_2+\dots+c_nx_nY=c1x1+c2x2+⋯+cnxn，也可记作Y=CTXY=C^TXY=CTX，其中C=
2020-06-02 13:25:11
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空空如也
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