实验五 PCA特征提取.zip

PCA特征提取 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,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也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 PCA是通过寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换,得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量,各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。 变换形式为 ,变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数,从而得到不同数量的特征,实现特征降维。