PCA核心在于求解协方差矩阵的特征值和特征向量,特征值大的特征向量组成了主子空间,而剩下的较小特征值求和就是失真度量J的值。
PRML-PCA
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転載: blog.csdn.net/u010590593/article/details/109682249
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