田纳西伊斯曼数据集及PCA主元分析的MATLAB程序

上传者: 41858466 | 上传时间: 2019-12-21 20:55:08 | 文件大小: 3KB | 文件类型: m
PCA
为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起。数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x',y',z',那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。

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评论信息

  • allenlou :
    缺少数据集,仅有读数据集以及PCA的程序代码
    2020-01-01

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