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主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义
定义 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 PCA的思想是将n维特征映射到k维上 k
数学
主成分分析
特征值
特征向量
C++矩阵运算类(Matrix.h)
这个类数据类型是double 包含了常用的矩阵计算 多数方法经过实践验证 也难免有不足之处 如有发现欢迎指出 https github com ims0 comTutor tree master matrix include
c
数据结构
机器学习
特征值
特征向量
线代——基础解系 vs 特征向量
基础解系 基础解系的概念是针对方程而言的 齐次线性方程组的解集的最大无关组称为齐次线性方程的基础解系 要求齐次线性方程组的通解 只需求出它的基础解系 例 特征向量 特征向量和特征值满足关系式 A A
考研数学
线性代数
矩阵
基础解系
特征向量