PCA(principal component analysis)的问题现在我有数列X是50个数列的线性组合X=c1A1+c2A2+...+c50A50(精确的 X由A构造)ci是常数 Ai是变量现在我要缩减自变量范围 譬如5个X=b1A1+b2A2+...+b5A5(允许一定的误差
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/06 19:12:20
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PCA(principal component analysis)的问题
现在我有数列X是50个数列的线性组合
X=c1A1+c2A2+...+c50A50(精确的 X由A构造)
ci是常数 Ai是变量
现在我要缩减自变量范围 譬如5个
X=b1A1+b2A2+...+b5A5(允许一定的误差)
可以用PCA么?
如果是的话 带入分析的矩阵是[A1 A2 ...A50]还是[X A1 A2 ...A50]?还是有别的什么办法?
有思路即可
PCA(principal component analysis)的问题现在我有数列X是50个数列的线性组合X=c1A1+c2A2+...+c50A50(精确的 X由A构造)ci是常数 Ai是变量现在我要缩减自变量范围 譬如5个X=b1A1+b2A2+...+b5A5(允许一定的误差
可以用PCA.带入分析的矩阵是[A1 A2 ...A50].
你问的别的办法,是在问还有什么降维方法么?一般的降维方法线性方法有PCA、LDA;非线性方法有KPCA、MDS、LLE等等.最为方便的还是PCA,但其局限性也很大.
不带x,直接用,选eigenvalue最大的5个vector就行了
求数理统计高手帮忙分析主成分分析(PCA)图,急用!我最近看到一篇文献,是用PCA技术(Principal Component Analysis)进行分析的,得到一个图.求高手指教,感激不尽!
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IEEE Trans Compon Hybrids Manuf Technol
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PCA人脸识别中说,K-L变换得到的正交基底较大特征值具有与人脸相似的形状是什么意思.不理解~求指点~基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法也称为特征脸方法(Eigenf
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