一篇PCA的最彻底的解释的论文

PCA数学原理深入解析
最新推荐文章于 2025-10-31 22:31:48 发布
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本文推荐了一篇关于PCA（主成分分析）数学原理透彻的文章，并提供了链接供读者进一步研究。该文章旨在帮助读者理解PCA背后的数学逻辑。

看了很多篇PCA的东西，感觉说的都不是太到点子上。终于找到一篇PCA数学原理非常透彻的一篇论文，在这记录下。

https://www.cs.princeton.edu/picasso/mats/PCA-Tutorial-Intuition_jp.pdf

qq_36695866
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主成分分析（PCA）被广泛应用于数据挖掘和机器学习； 本篇为第一次提出PCA的英文论文
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《Matlab教学建模方法与实践（第三章）》学习笔记——主成分分析法(PCA)
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概述：   这篇文章是比较基础、比较适合入门的计算机视觉的有关博客或链接，每个链接下面有一些说明   （这些链接都是我自己看过的，不过因为目前水平有限，列出的链接都比较基础，大多是方法的介绍和推理等等...）   此外，还有一些关于 matlab 和 其他知识 的链接，是我在看论文时，遇到了相应的问题，觉得值得收藏或者重看的链接，也一并列举在此 主成分分析（PCA） 机器学习
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首先给不了解的读者补充一下稀疏PCA概念：普通PCA得到的主成分有大量非0的原始变量，所以主成分其实是不太清晰的。稀疏PCA通过减少构建主成分的变量数量，可以提高模型的可解释性、预测能力或降低操作成本。相比较而言，稀疏PCA更适用于需要模型解释性的场景。稀疏PCA 在普通PCA的基础上，引入了一个惩罚函数。这样做的目的是使得大部分系数变为零，从而凸现出主成分的主要部分。稀疏PCA的实现通常涉及到在标准的PCA优化问题中加入一个正则化项，以促使某些系数变为零。
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