matlab代码实现PCA的步骤

资 源 简 介

PCA的步骤：1 先将数据中心化；2 求得的协方差矩阵；3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量；4 将特征值与特征向量进行排序；5 根据要降维的维数d’，求得要降维的投影方向；6 求出降维后的数据；

详 情 说 明

在这篇文章中，我们将详细介绍PCA的步骤。首先，我们需要将数据进行中心化，这是为了使数据更容易处理。接下来，我们需要求得协方差矩阵，这是为了了解数据之间的相关性。然后，我们需要求出协方差矩阵的特征值与特征向量，这将为我们提供关于数据的更多信息。在这之后，我们将特征值与特征向量进行排序，以便更好地理解数据。接下来，为了降低数据的维数，我们需要根据要降维的维数d’，求得要降维的投影方向。最后，我们可以求出降维后的数据，这将帮助我们更好地理解数据并做出更好的决策。