欧冠-沙尔克绝杀首度客场3连胜:江苏快3两同号推荐号码

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从宏观上来说,主成分分析是指在研究一项变量较多的课题时,将这些变量通过线性变换而简化为几个重要变量的一种多元统计分析方法。而在数据分析领域,主成分分析的主要作用是对大规模的数据集进行分析与简化。其主要体现在降低数据集的维数,同时尽可能保持数据集中的对所研究的问题最有价值的特征。简而言之,就是保留低阶主成分,忽略高阶主成分。其具体方法是通过对协方差矩阵进行特征分解,从而得出数据的特征向量与特征值。主成分分析在数学上可以理解为一个正交化的线性变换,把数据整体变换到一个新的坐标系中,使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一主成分上,第二大方差在第二主成分上,依次类推。在应用该算法进行数据分析时,首先应输入包含M个对象的数据集A以及簇的数目N。从A中任意选择N个对象作为初始簇中心并且不断重复,随后计算出簇中对象的均值,将每个对象分配到最相似的簇并且不断更新簇均值,最后计算准则函数直到其不再发生变化为止。因为该算法的复杂度大约是0(nkt),所以该算法在处理大数据集时是相对可伸缩的和高效率的。




(责任编辑:依新筠)

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