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主成分分析 c语言,spss主成分分析

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1、机器学习数据降维方法PCA主 成分 分析PCA是机器学习中常用的方法，是一种非参数数据降维方法 。PCA步骤:将原始数据分组为N行M列矩阵X，对X的每一行(代表一个属性字段)进行零平均，即减去这一行的平均值求协方差矩阵，将协方差矩阵的特征值和对应的特征向量按照对应的特征值从上到下排列成矩阵，取前k行形成矩阵PYPX，这就是降维到k维后的数据 。1.PCA推导PCA通过线性变换将原始数据转化为一组各维线性无关的表示，可用于提取 。

2、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878，0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

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