“PCA算法”的版本间的差异
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| + | 6. Y=PX即为降维到k维后的数据 | ||
2018年6月27日 (三) 06:07的版本
pca算法步骤：
假设有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=1/mXXT 4. 求出协方差矩阵的特征值以及对应的特征向量 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=PX即为降维到k维后的数据
