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envi5.1PCA主成分分析

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main成分分析PCA先放一个PCA图片main成分分析(Principalcomponentantan)主成分成分分析(Main成分分析(PCAMain成分分析例:一个平均值是(1，Main成分分析ENVI Main成 。
1、主 成分 分析ENVI main成分分析是通过PrincipleComponents选项生成不相关的输出波段来隔离噪声和降低数据集维数的方法 。由于多波段数据往往高度相关，main 成分变换寻找一个新的坐标系，其原点是数据均值，通过旋转坐标轴使数据的方差最大化，从而产生不相关的输出波段 。主成分(PC)波段是原光谱波段的线性合成，两者互不相关 。
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 。在多元统计中分析，主成分 分析(英文:Principalcomponentsanalysis，PCA)是一个简化的数据集 。
这是通过保留低阶主成分 ， 忽略高阶主成分 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。但是，这不是一定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据 ， 所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。主要方法是将协方差矩阵分解成特征，得到数据的principal 成分(即特征向量)及其特征值的权重(即principal成分分析(PCA) 。这是最常见的降维算法 。在PCA中，我们需要做的是找到一个矢量方向 。当我们将所有的数据投影到这个向量上时，我们希望投影的平均均方误差能够尽可能的小 。方向向量是经过原点的向量，投影误差是从特征向量到方向向量的垂直线的长度 。以下是对main 成分 分析问题的描述:问题是将维度数据降维 ， 目标是求向量 。
使得总投影误差最小 。Principal成分分析与线性复习的比较:Principal成分分析与线性回归是两种不同的算法 。Main 成分 分析最小化ProjectedError，而线性回归则试图最小化预测误差 。线性回归的目的是预测结果，但main 成分 分析不做任何预测 。上图中 ， 直线回归的误差(垂直于横轴投影)在左边，main 成分 分析的误差在右边(垂直于红线投影) 。
2、主 成分 分析( PCA这篇文章的目的是方便你自己的学习和复习 。请原谅错误，欢迎指出 。Principal成分分析(主成分分析 ， PCA)是最常用的降维算法之一，也可用于数据压缩、冗余信息去除和噪声消除 。PCA的目的是找出一组低维数据来表示原始高维数据，保留原始数据中的主要信息 。比如有M个数据集，N维特征 ， 我们想把N维特征降维为D维特征，让损失的信息越少越好 。如何做到这一点？
4、主 成分 分析- PCA最近在3dface模型生成的研究中经常用到PCA所以记录了PCA的学习 。principal成分分析(PCA)为我们提供了一种压缩数据的方法 ， 我们也可以把它看作是一种学习数据表示的无监督学习算法 。PCA学习一个比原维度低的表示，也学习一个元素之间没有线性相关性的表示 。我们知道，一个经典的无监督学习任务是寻找数据的最佳表示 。
那么PCA为我们提供了这样一种方法 。PCA(主成分分析) ， 即主成分 分析方法，是应用最广泛的数据降维算法 。PCA的主要思想是将N维特征映射到K维特征上 ， K维特征是全新的正交特征，也称为成分，由原来的N维特征重构而成 。PCA的工作是从原空间中依次寻找一组相互正交的坐标轴，新坐标轴的选择与数据本身密切相关 。
5、主 成分 分析 PCA【envi5.1PCA主成分分析】先放一张图PCA图主成分分析(主成分分析)听起来很蠢 。看看PCA是谁！01降维？Lord 成分 分析字面意思是用Lord成分Lai分析data！弘志，什么是主成分？这不得不说一个关于“降维”的故事 。“学医应该是考研 ， 考研应该是复试，复试应该是...到...复试不仅让考生心痛 ， 也让导师眼花缭乱 。
A主任终于决定用数据说话了！设置了“绩点、考研成绩、科研能力、笔试成绩、面试成绩、英语水平、奖学金、学科竞赛、部门职务”等9项指标(相当于从9个维度对5名考生进行评价) 。9个指标，9个变量，9个维度，我的三维大脑处理不了 。9维好像不行，怎样才能把复杂的数据降维，用简单的方式表达出来分析？当然是用降维！降维是通过减少数据中的指标(或变量)来简化数据的过程 。

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