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对训练数据进行主成分分析，得到降维矩阵，然后根据降维矩阵求得测试数据降维之后的矩阵。
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PCA算法程序设计步骤： 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量
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PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据；
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pca数据降维算法，很好的解决数据灾难的问题。
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简单的数据降维算法（PCA）举例，构造随机的10维数据，降维成3维的。Sample可替换成用户数据
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​ 通过matlab代码实现PCA算法程序设计步骤： 包括1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和temp特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数以及temp1只 4、降序排列特征值，编译通过达到很高的性能。
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通过matlab代码实现PCA算法程序设计步骤： 包括1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和 vxkKar 特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数以及 XwPcugM值 4、降序排列特征值，编译通过达到很高的性能。
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在MATLAB中实现用主成分分析（PCA）的方法对矩阵的降维.其中包括具体程序实现代码，为了增加程序的可读性，对程序的主要步骤都进行了解释。
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通过matlab代码实现PCA算法程序设计步骤： 包括1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和 rUZJsY 特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数以及 tAJTSSI值 4、降序排列特征值，编译通过达到很高的性能。
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