核函数方法(下)
来源期刊：冶金自动化2002年第4期
论文作者：罗公亮
摘 要： 2主分量分析法2.1经典的主分量分析法[5]主分量分析(PCA)是一种经典的统计方法,它对多元统计观测数据的协方差结构进行分析,以期求出能简约地表达这些数据依赖关系的主分量.具体地说,通过线性变换将原始n维观测矢量化为个数相同的一组新特征,即每一个新特征都是原始特征的线性组合,如果这些新特征互不相关,其中少数m个(mn)包含了原始数据主要信息的最重要的特征就是主分量.因此,主分量分析是一种特征抽取的方法,也可以认为是一种数据压缩(降维)的方法.
罗公亮1
(1.冶金自动化研究设计院,北京,100071)
摘要: 2主分量分析法2.1经典的主分量分析法[5]主分量分析(PCA)是一种经典的统计方法,它对多元统计观测数据的协方差结构进行分析,以期求出能简约地表达这些数据依赖关系的主分量.具体地说,通过线性变换将原始n维观测矢量化为个数相同的一组新特征,即每一个新特征都是原始特征的线性组合,如果这些新特征互不相关,其中少数m个(mn)包含了原始数据主要信息的最重要的特征就是主分量.因此,主分量分析是一种特征抽取的方法,也可以认为是一种数据压缩(降维)的方法.
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