摘要：
1. 直推式的PCA 基本步骤： 对样本数据进行中心化处理（这步操作比较重要，特别是对推导公式） 求样本的协方差矩阵； 对样本的协方差矩阵进行特征值分解，并通过前k个特征值对应的特征向量进行映射： PCA的优化目标是： X = D + N，即低秩矩阵D和独立同分布的Gaussian噪声； 1 def 阅读全文
摘要：
1. 归一化和标准化 1 import numpy as np 2 from numpy import sqrt 3 4 5 def normalize(mtx, a=0, b=1): 6 """ 7 normalization: remove dimensional effects 8 range 阅读全文