基本思想

對(duì)一組特征通過線性組合計(jì)算出一組新特征，新特征之間不相關(guān)，重要性最高的新特征之間方差最大，可以用重要性前幾個(gè)特征（主成分）來代表所有特征。

注意，選擇較少的主成分來表示數(shù)據(jù)不僅可以降維，還可以用來降噪，但是主成分對(duì)特定分類任務(wù)并不敏感。

構(gòu)建方法

構(gòu)建樣本的協(xié)方差矩陣，進(jìn)行奇異值分解，主元1應(yīng)該匹配最大奇異值對(duì)應(yīng)的奇異向量，主元2匹配最小奇異值對(duì)應(yīng)的奇異向量。

參考資料：https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【算法】一个简单的主成分分析（PCA）原理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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