PCA方法简介

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于 2013-03-04 20:25:44 发布 · 2.3k 阅读

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PCA（主成分分析）是高维数据处理的关键技术，通过构造新基实现数据降维，同时最大化保留信息。它涉及计算协方差矩阵、特征值和特征向量，将数据投影到主成分上，降低复杂性而不失关键信息。

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PCA方法简介

1. 什么是PCA？
PCA是一种分析高维数据的方法，能够产生一组新基，当数据在新基上投影
时能够有效的识别数据之间的相似性和主要的差异。另外，PCA的一个主要
优点是数据的信息主要保存在前几个主成分中，那么，可以把高维数据进行

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