主成分分析(Principal Component Analysis)
来源:互联网 发布:codol过一会就数据异常 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 09:01
主成分分析(Principal Component Analysis)
主成分分析(PCA)是一个被广泛用于降维、有损数据压缩、特征提取和数据可视化的技术。PCA有两种常用的定义,分别是从最大化投影后数据的方差和最小化投影后数据与原始数据之间的误差两个角度考虑的。两个定义最终的结果是一致的,我们从方差最大化的角度具体讨论一下PCA。
- 方差最大化
- PCA的代码实现
方差最大化
考虑一个观察的数据集
首先我们考虑
我们现在只需要通过改变
对于
所以对于一般的
pca的代码实现
matlab已经实现了pca,有以下两个函数可以调用:
[coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1)[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X) (2)
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