Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary

  • mean normalization(ensure every feature has sero mean)
  • Sigma = 1/m∑(xi)(xi)T
  • [U,S,V] = svd(Sigma) 
  • ureduce = u(:,1:K)
  • Z = ureduce ' * X

　　Pick smallest value of k for which 

　　∑ki=1 Sii / ∑i=mi=1 Sii  >= 0.99  (99% of variance retained)

　　

Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary的更多相关文章

  1. Principal Component Analysis(PCA)

    Principal Component Analysis(PCA) 概念 去中心化(零均值化): 将输入的特征减去特征的均值, 相当于特征进行了平移, \[x_j - \bar x_j\] 归一化(标 ...

  2. （4）主成分分析Principal Component Analysis——PCA

    主成分分析Principal Component Analysis 降维除了便于计算,另一个作用就是便于可视化. 主成分分析-->降维--> 方差:描述样本整体分布的疏密,方差越大-> ...

  3. [zz] Principal Components Analysis (PCA) 主成分分析

    我理解PCA应该分为2个过程:1.求出降维矩阵:2.利用得到的降维矩阵,对数据/特征做降维. 这里分成了两篇博客,来做总结. http://matlabdatamining.blogspot.com/ ...

  4. PCA（Principal Component Analysis）主成分分析

    PCA的数学原理(非常值得阅读)!!!!   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 ...

  5. 从矩阵（matrix）角度讨论PCA（Principal Component Analysis 主成分分析）、SVD（Singular Value Decomposition 奇异值分解）相关原理

    0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilb ...

  6. Andrew Ng机器学习公开课笔记–Principal Components Analysis (PCA)

    网易公开课,第14, 15课 notes,10 之前谈到的factor analysis,用EM算法找到潜在的因子变量,以达到降维的目的 这里介绍的是另外一种降维的方法,Principal Compo ...

  7. 主成分分析（principal components analysis, PCA）——无监督学习

    降维的两种方式: (1)特征选择(feature selection),通过变量选择来缩减维数. (2)特征提取(feature extraction),通过线性或非线性变换(投影)来生成缩减集(复合 ...

  8. Sparse Principal Component Analysis via Rotation and Truncation

    目录 对以往一些SPCA算法复杂度的总结 Notation 论文概述 原始问题 问题的变种 算法 固定\(X\),计算\(R\) 固定\(R\),求解\(X\) (\(Z =VR^{\mathrm{T ...

  9. 《principal component analysis based cataract grading and classification》学习笔记

    Abstract A cataract is lens opacification caused by protein denaturation which leads to a decrease i ...

随机推荐

  1. ionic react-native和native开发移动app那个好

    ionic react-native和native开发移动app那个好 ? 移动端开发如何选型?这里介绍一下我眼中的ionic,react-native,native 三种移动端开发选型对比.欢迎大家 ...

  2. Scramble String

    Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrin ...

  3. HTML标签小记

    <body> </body>标签,网页内容放在这里 <p> </p>标签,网页的段落 <hx> </hx>标签,网页的标题 &l ...

  4. IIS-反向代理

    测试环境:Windows10.IIS/10.0 1.安装ARR.URL Rewrite(URL重写工具2.0) 注意英文和中文环境的对应: Application Request Routing 对应 ...

  5. asp.net httpmodule 访问页面控件 备忘

    用到的时候发现还得找代码,存一个例子方便自己和他人修改: using System; using System.Data; using System.Configuration; using Syst ...

  6. command -ubuntu

    WC -c, --bytes print the byte counts -m, --chars print the character counts -l, --lines print the ne ...

  7. PHP 载入图像 imagecreatefrom_gif_jpeg_png 系列函数

    imagecreatefrom 系列函数用于从文件或 URL 载入一幅图像. 载入图像 imagecreatefrom 系列函数用于从文件或 URL 载入一幅图像,成功返回图像资源,失败则返回一个空字 ...

  8. 基于MATLAB的GUI（Graphical User Interface）音频实时显示设计

    摘要:本文章的设计主要讲基于matlab的gui音频实时显示设计,此次设计的gui相当于一个简洁的音乐播放器,界面只有”录音“和”播放“两个控件,哈哈,够简洁吧.通过”录音“按钮可以实现声音从电脑的声 ...

  9. 全景视频外包团队：U3D全景漫游（二）

    单击Ambient Light,如下 调整为 即可设置完成 14.设置第一人称浏览 删除场景中Main Camera 将Project区域的Standard Assets下的Prefabs下的Firs ...

  10. maya,mel,eval,stringarray

    mel里,当要eval("client()"),并且要传递stirngarray参数给函数client()时,正确的写法应该是: global proc intermediator ...