【PCA】

最新推荐文章于 2025-09-11 23:49:31 发布
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#人工智能

本文深入讲解了主成分分析（PCA）的基本原理与应用。通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，同时确保各个维度上的方差最大化且数据间不相关。文章详细解释了如何利用协方差矩阵的特征值和特征向量来实现这一目标。

http://blog.youkuaiyun.com/xiaojidan2011/article/details/11595869

非常清楚

核心部分解释：主成份用于降纬，通过线型变换，从高纬度映射到低纬度，其中映射后结果保持各纬度方差最大化及数据的不相关。p是线性变换的基，y是变换后结果。D是协方差矩阵。变换的目的是得到一组对角协方差矩阵。

根据对称矩阵性质，通过特征值及特征向量得出D的对角线和p。

PCA：详细解释主成分分析
lanyuelvyun的博客
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主成分分析（PCA）原理详解
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“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
PCA9555
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06-13 1249
寄存器0和1为输入寄存器0和输入寄存器1，主要作用是读取被配置寄存器配置为输入的引脚上的电平，写入这两个寄存器无效，寄存器缺省值‘x’,下面表格即为寄存器介绍；位I0.7I0.6I0.5I0.4I0.3I0.2I0.1I0.0默认值xxxxxxxx位I1.7I1.6I1.5I1.4I1.3I1.2I1.1I1.0默认值xxxxxxxx。
PCA算法
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在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。
PCA
Auzzer的博客
05-23 4562
R语言实现PCA一次来自男神MR.来的作业PCA简略分析 一次来自男神MR.来的作业 PCA #读取数据，数据名称为“PCA上机数据”，且对数据进行整理 setwd("/Users/auzzer_pang") data_PCA = read.table("PCA上机数据.txt") data = data_PCA[,1:7] names(data) = c('100','200','400','800','1500','3000','Marathon') row.names(data) = data_PC
PCA9685 模块使用
qq_39239990的博客
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本来是用来控制灯的，若用来控制舵机等，需外接电源。
PCA降维
m0_74318688的博客
06-17 1784
PCA (Principal Component Analysis) 是一种常用的数据降维算法，用于对高维数据进行降维和特征提取。它的主要思想是通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，选择前 k 个特征值最大的特征向量作为新的主成分，将原始数据投影到主成分空间，从而实现数据降维。给定n个样本（每个样本维度为p维）定义为样本在第一主成分/主方向上的投影：其中，目标是找到a1,使z1的方差最大。
PCA降维处理
jdjhcn的博客
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一、定义PCA 是一种无监督学习的降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间（主成分），同时尽可能保留原始数据的关键信息（方差）。其核心是找到一组正交的主成分，使得数据在这些方向上的方差最大化，从而用更少的维度替代原始高维特征。降维：维度是指数据的特征数量又叫做数据的维度，减少数据的特征就是数据降维最理想的降维效果：减少数据维度的同时能较好地代表原始数据。基是由任何两个线性无关的二维向量都可以成为一组基。
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qq_42568323的博客
08-23 2213
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术。它通过将数据从高维空间投影到低维空间，最大化数据的方差，使得低维空间中能够保留原始数据的主要信息。PCA在许多领域，如数据压缩、特征提取、数据可视化等，有着广泛的应用。我们使用MNIST数据集中的手写数字图像作为示例。每张图像由28x28的像素构成，总共有784个特征。PCA作为一种强大的数据分析工具，在数据压缩、降噪和可视化中具有重要作用。
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PCA9555是NXP公司生产的一款带有中断功能的I/O扩展器，它可以通过I2C总线进行通信，提供16个可编程的I/O端口。在嵌入式开发中，将PCA9555与STM32F103单片机配合使用，能够有效扩展单片机的I/O数量，实现更多的功能。...
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