主成分分析怎么做

主成分分析怎么做

主成分分析怎么做

协方差矩阵方法：该方法首先计算数据集的协方差矩阵，然后通过对协方差矩阵进行特征值分解，找到其对应的特征向量。特征向量构成了新的坐标系的基，通过将原始数据投影到这些特征向量上，即可得到主成分分析的结果。

奇异值分解方法：该方法将数据矩阵进行奇异值分解，得到特征值和特征向量。通过选取最大的特征值对应的特征向量，可以得到主成分分析的结果。

近似矩阵分解方法：该方法是一种非线性的主成分分析方法，通过近似矩阵分解来求解主成分。常用的近似矩阵分解方法包括非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）和因子分析（Factor Analysis）等。