”pca“ 的搜索结果

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标签：   Scala

     分布式流鲁棒PCA 该存储库包含Scala中分布式流式健壮PCA算法的实现，该算法依赖于Apache Spark的ML库。

     L1-PCA相比传统的主成分分析(PCA)更具鲁棒性，但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂。为此，提出一种基于迹范数的L1-PCA算法。利用迹范数近似代替矩阵的秩，以解决秩约束存在很多局部最优解的问题...

PCA的数学原理

标签：   PCA

     PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是...

     PCA（Principal Components Analysis，主成分分析），作为一种降维技术，使数据更易用于分析数据集建立数据模型。PCA是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征...

     主成分的比较分析可能会产生误导这是我们项目的 repo，用于调查在比较分析中使用 PCA 和系统发育 PCA 所涉及的统计和概念问题。 这是 、 和之间的合作项目。 repo 包含两个目录/文档手稿的 Tex 文件和图形/分析重现...

     pca算法，也叫主成分分析法，能够对一个多样本的多维特征向量构成的矩阵进行分析，分析主成分并去除维度之间的相关性，使线性相关的向量组变成线性无关的向量组。 并且可以对样本进行降维，降高维向量映射到低维度...

     MATLAB编写的PCA包，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

     前几天上数字图像处理的时候学习了PCA人脸识别,趁热打铁，做一些学习记录。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取...

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