今天对PCA有了另一种理解的感觉和方式 方阵可以进行特征值分解C = VLVT, 其中VT中的向量就代表了原矩阵中列向量(即特征)的方差分布的方...
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PCA的另一种解读--基于《理解矩阵》 -
应用预测建模中的PCA理解
在预测建模中，我们的数据框是一个X矩阵(M * N维)，其本质就是一个M * N维的运动描述；预测建模的目的是要把X矩阵与Y向量(M维)之间建立...
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PCA原理解析(及最小二乘法)首先给结论：对于样本矩阵X，XXT；还是X的右奇异矩阵VT的前k近似VkT 一、PCA的实现过程 具体实施及推导过程 1. 中心化：就是找到所有...
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