轉(zhuǎn)載請附上鏈接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/38236647

算法簡單介紹

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,簡稱PCA)是一種經(jīng)常使用的基于變量協(xié)方差矩陣對信息進(jìn)行處理、壓縮和抽提的有效方法。

主要用于對特征進(jìn)行降維。

算法如果

數(shù)據(jù)的概率分布滿足高斯分布或是指數(shù)型的概率分布。

方差高的向量視為主元。

算法輸入

包括n條記錄的數(shù)據(jù)集

算法輸出

降維或壓縮后的數(shù)據(jù)集

算法思想

?1.計(jì)算全部樣本的均值m和協(xié)方差矩陣S； ?2.計(jì)算S的特征值。并由大到小排序； ?3.選擇前n'個特征值相應(yīng)的特征矢量作成一個變換矩陣E=[e1,e2, …, en’]； ?4.最后。對于之前每個n維的特征矢量x能夠轉(zhuǎn)換為n’維的新特征矢量

??? y=transpose(E)(x-m)

weka執(zhí)行結(jié)果

以weather.nominal.arff為例執(zhí)行結(jié)果部分截圖例如以下：

算法應(yīng)用

人臉識別

圖像壓縮

信號去噪

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘算法学习（四）PCA算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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