- 统计挖掘与机器学习:大数据预测建模和分析技术(原书第3版)
- (美)布鲁斯·拉特纳
- 145字
- 2021-09-26 16:15:44
7.4 PCA基础
PCA将p个变量X1,X2,…,Xp转化为p个变量PC1,PC2,…,PCp的线性组合(PC表示主成分),使得原始变量集合的大部分信息被数量更少的新变量表达,而这些新变量之间是互不相关的,即
其中aij是常数,称为PC系数。
注意,为表示的方便起见,所有X假定经过标准化处理。而且,这些PC和aij有很多代数和解释性特征。
PCA将p个变量X1,X2,…,Xp转化为p个变量PC1,PC2,…,PCp的线性组合(PC表示主成分),使得原始变量集合的大部分信息被数量更少的新变量表达,而这些新变量之间是互不相关的,即
其中aij是常数,称为PC系数。
注意,为表示的方便起见,所有X假定经过标准化处理。而且,这些PC和aij有很多代数和解释性特征。