利用c++实现主成分分析算法

一种经典的机器学习算法，用以模式识别技术，主要功能是重新定义样本间的距离

通过主成分分析法对中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计指标数据进行分析。

上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会。在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个

文章目录1. 总体主成分分析2. 样本主成分分析3. 主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析(Pr

主成分分析—2.ppt

PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是数据处理中经常用到的降维方法,对高维度特征数据进行预处理,降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重

我上传的是一个PDF文档，关于数学建模方面的，称之为主成分分析法，这个文档对主成分分析法做了简洁有效的介绍，适合建模小白进行有效的学习。

可用于数据预处理，对数据进行降维，增加网络的泛化性能

主成分分析法(PCA)是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据。经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关

详细介绍了主成分分析在数学建模中的应用，包括matlab代码等