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主成分分析法PCA
主成分分析法PCA
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可用于数据预处理，对数据进行降维，增加网络的泛化性能
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PCA（主成分分析法）
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内容包括八个小节，简单易懂 1、如何使信息损失最少 2、更高维度的处理 3、协方差矩阵 4、PCA 的推导过程 5、PCA 的计算过程 6、实例--将二组数据其降到一维 7、 特征数 K 的选择 8、 关于 PCA 的注意事项
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本算法结合可以针对相应的高维数据进行降维，并可以判断出每种属性的贡献度和并个体差异之间的综合得分,本算法简单易懂，便于更好地学习PCA算法，本人保证本算法绝对可以运行出来！
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本课件详细的介绍了主成分分析法，值得读读。
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包括几个主成分分析的经典教程，以及前序知识，协方差矩阵的知识！相信通过这几个文档的学习，你肯定会对PCA有系统了解！
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PPT英文讲解PCA主成分分析，透彻，易懂。
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