摘要:
接上一篇文章介绍的矩阵特征分解,本文介绍了矩阵特征分解在主成分分析(PCA)算法中的应用。对于PCA算法,最直观的理解就是,在高维数据中找到一个低维的空间,使得所有的数据点投影到该低维空间之后尽可能的分离。 阅读全文
接上一篇文章介绍的矩阵特征分解,本文介绍了矩阵特征分解在主成分分析(PCA)算法中的应用。对于PCA算法,最直观的理解就是,在高维数据中找到一个低维的空间,使得所有的数据点投影到该低维空间之后尽可能的分离。 阅读全文
posted @ 2024-12-06 11:12
DECHIN
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