Matlab使用PCA降维
来源:互联网 发布:java递归查询子节点 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 23:06
原文地址:Matlab 使用PCA(Principal Component Analysis)降维的语句 作者:abracadabra
在统计学中,主成分分析(principalcomponents analysis(PCA))是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。
对X进行PCA降维处理,这里令其降到2维:
retain_dimensions = 2;
[U,S,V] = svd(cov(X));
reduced_X = X*U(:,1:retain_dimensions);
酱紫,就得到了降维后的矩阵reduced_X.
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