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PCA數(shù)學(xué)原理

機(jī)器學(xué)習(xí) | SVD矩陣分解算法，對(duì)矩陣做拆分，然后呢？

特征值和相似對(duì)角化

（轉(zhuǎn)）Matlab做PCA分析(需要matlab2010b )

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(4)-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

特征值與特征向量：信號(hào)處理中的應(yīng)用

主成成分分析pca算法 原理解析

PCA主元分析法人臉識(shí)別概述性小結(jié)

PCA 降維算法詳解 以及代碼示例

再談協(xié)方差矩陣之主成分分析

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：PCA算法

PCA ： principal component analysis ( 主成分分析)

PCA線性代數(shù)講解

PCA的本質(zhì)----特征值分解

Stanford機(jī)器學(xué)習(xí)-數(shù)據(jù)降維

降維算法原理篇：主成分分析PCA、奇異值分解SVD、因子分析法FA、獨(dú)立成分分析ICA等原理詳推

淺談對(duì)主成分分析（PCA）算法的理解

使用PCA算法對(duì)原始數(shù)據(jù)降維

主成分分析

【機(jī)器學(xué)習(xí)】這次終于徹底理解了奇異值分解(SVD)原理及應(yīng)用

LDA, PCA機(jī)器學(xué)習(xí)分類

PCA數(shù)據(jù)降維：從代碼到原理的深入解析

機(jī)器學(xué)習(xí)：降維技術(shù)完整指南

基于PCA降維的交通標(biāo)志訓(xùn)練和識(shí)別算法matlab仿真

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA

[pca]PrincipalComponentAnalysis（PCA）

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法

線性代數(shù)問題：當(dāng)矩陣中每個(gè)列向量的和都為1時(shí),一定有一個(gè)特征值是1,這個(gè)怎么推導(dǎo)啊?