PCA算法
作者：桂。 时间：2017-02-26 19:54:26 链接： http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 前言 本文为模式识别系列第一篇，主要介绍主成分分析算法（Principal Component Analysis，PCA）的理论，并附上相关代码。全文主要分六个部分展开： 1）简单示例。通过简单的例子，引出PCA算法； 2）理论推导。主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义； 3）算法步骤。主要介绍PCA算法的算法流程； 4）应用实例。针对PCA的实际应用，列出两个应用实例； 5）常见问题补充。对于数据预处理过程中常遇到的问题进行补充； 6）扩展阅读。简要介绍PCA的不足，并给出K-L变换、Kernel-PCA（KPCA）的相关链接。 本文为个人总结，内容多有不当之处，麻烦各位批评指正。 一、简单示例 A-示例1：降维 先来看一组学生的成绩 学生1 学生2 学生3 学生4 ... 学生N 语文成绩 85 85 85 85 ... 85 数学成绩 96 93 78 64 ... 97 为了方便分析，我们假设N=5； 学生1 学生2 学生3 学生4 学生5 语文成绩 85 85 85 85 85 数学成绩 96 93 78 64 97 问题：