数据挖掘算法学习(四)PCA算法
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算法简单介绍
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种经常使用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽提的有效方法。
主要用于对特征进行降维。
算法如果
数据的概率分布满足高斯分布或是指数型的概率分布。
方差高的向量视为主元。
算法输入
包括n条记录的数据集
算法输出
降维或压缩后的数据集
算法思想
y=transpose(E)(x-m)
weka执行结果
以weather.nominal.arff为例执行结果部分截图例如以下:
算法应用
人脸识别
图像压缩
信号去噪
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