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原创 PCA算法
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，广泛应用于数据分析、模式识别、图像处理等领域。PCA的主要目标是减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据中的重要信息。4.特征值重排列，从大到小排列，选取k个特征值和特征向量，投影矩阵为P。1.所有的数据去中心化（去平均值）3.特征向量和特征值分解。5.将数据投影到k空间。
2024-11-06 19:37:02
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空空如也
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