igaozh的专栏

 皮尔逊相关系数又称为简单相关系数，英文名称：pearson correlation coefficient，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度（线性关系）。样本的简单相关系数一般用R表示，计算公式为：其中N为样本量。R描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。R的取值在-1与+1之间，若R＞0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若R＜0，表明两个变量是负相关...

文章由两部分构成，第一部分主要讲解PCA算法的步骤，第二部分讲解PCA算法的原理。 那么首先进入第一部分                                   --PCA算法的步骤① 样本矩阵X的构成    假设待观察变量有M个，其实相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维（L...