主成分分析 | 線代啟示錄 接下來我們尋找使 最小化的直線方向 。將先前解出的最佳係數帶回 ，整理可得 上面使用了 。令 ， 稱為樣本共變異數矩陣。乘開上式，確認 的 元 即為第 個變數和第 個變數的樣本共變異數： ， 其中 是第 個數據點的第 個變數 (即 的第 元 ...
機器學習中的數學(4)-線性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA) - LeftNotEasy - 博客園 版權聲明： 本文由LeftNotEasy發佈於http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的轉載或者部分使用，但請註明出處，如果有問題，請聯繫wheeleast@gmail.com 前言： 第二篇的文章中談到，和部門老大一寧出去outing的時候，他給了我相當多的機器學習 ...
Principal component analysis - Wikipedia, the free encyclopedia Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components. The
Sodium PCA | 化妝品、保養品成分查詢分析 提供各種化妝品、保養品成份配方查詢，提供中英對照表及INCI，分析化粧品英文成分標示，最便利的彩妝成份辭典。
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