PCA

最新推荐文章于 2025-08-21 10:00:00 发布
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本文深入探讨了主成分分析（PCA）与主元分析的概念，阐述了它们如何帮助我们从复杂数据集中提取主要结构，有效去除冗余和噪音，实现数据降维。通过具体的步骤解释了如何应用矩阵变换找到一组正交基，将原始数据映射到主要成分上，简化数据表达并揭示内部简单结构。

主成分分析、主元分析。

找出数据中主要的结构或元素、去除冗余和噪音、降低维数，展示内部的简单结构。

优点：简单，独立外部。

其主要使用矩阵变换，找出一组正交基，将现有数据映射，得到简单的主要的几个成分。

主要目的为去除噪音、以及去除冗余。

详细见：http://wenku.baidu.com/view/053ec21755270722192ef739.html讲的很好。浙大的

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