概述
PCA计算步骤：输入N*M的矩阵 其中，N为样本数，M为特征数
- 一、计算N*M的特征均值 1*M，对原始数据去中心化 N*M - 1*M 得到去均值的数据 N*M
- 二、计算N*M矩阵的特征协方差矩阵 M*M
- 三、计算协方差矩阵的特征值 M*1 与特征向量 M*M
- 四、对特征值按从大到小排序，选择前D个特征值对应的特征向量组成主成分向量D*M
- 五、数据降维 用输入数据(N*M) 乘以 主成分(D*M).T 得到降维后的数据 N*D
- 六、数据复原 输入投影后的数据 1*D， 乘以主成分量 D*M 的到 1*M 的数据，再加上均值 1*M + 1*M 得到重建数据
最后
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