PCA算法过程_pca推导

PCA算法过程_pca推导PCA是主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)的简称。这是一种数据降维技术,用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高,那么我们可以运用PCA算法降低特征维度。这样不仅可以去除无用的噪声,还能减少很大的计算量。…

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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析,这是一种数据降维算法,用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高,我们可以运用PCA算法降低特征维度。这样不仅可以去除无用的噪声,还能减少很大的计算量。

PCA的算法步骤:

设有m条n维数据。

  1. 将原始数据按列组成n行m列矩阵X;
  2. 将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值;
  3. 求出协方差矩阵C=1mXXTC=1mXXT;
  4. 求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量;
  5. 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P;
  6. Y=PXY=PX即为降维到k维后的数据。
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