假如存在一个已知的方向，在其正交方向寻找一个能最大程度反映原有信息的方向，怎么实现？
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- 2017-09-02 07:48回答 3 已采纳 看了一天的百度，我要是老板，我觉得你是故意的。 
- 2022-04-08 22:41回答 1 已采纳 报错代码发过来看看
- 2022-09-29 21:56回答 1 已采纳 协方差矩阵具体可以看链接说的比较详细 深入理解PCA与SVD的关系 - 知乎 先简单回顾下主成分析 PCA(principle compon
- 2022-01-11 11:42AlbertOS的博客 PCA算法主要用于（1）高维数据集的探索与可视化。2）数据压缩。3）数据预处理。4）图象、语音、通信的分析处理。5）降维(最主要)，去除数据冗余与噪声。 1 PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用...
- 2022-10-07 10:27回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 请看👉 ：SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相
- 2022-10-29 08:19回答 1 已采纳 主成分分析是对原来的因变量进行线性组合，将原本的空间投影到更低维度的空间。比如你这有9个变量，你设置4，最后得到的就是9个变量的4种线性组合方式，并不是从9个变量中挑选出4个。
- 2023-04-19 12:15回答 2 已采纳 PCA 图片降维，可以有多种理解。例如：（1）多张(m张) 图片，降维至 p(p<m) 张图片来表达，这在天文、遥感等多光谱图片中非常常见；（2）一张图片，多通道，常见通道数为 3，降维，或将主
- 2022-07-27 16:39旅途中的宽~的博客 十分钟讲明白PCA算法（理论）
- 2022-05-09 20:17回答 1 已采纳 让两台电脑通信?使用socket编写程序 然后收发数据. 我的理解
- 2022-10-07 15:08回答 1 已采纳 假设你的数组一个是1xn的然后你有m个数组，那么可以拼接成 mxn的矩阵，对矩阵进行降维就可以了
- 2021-11-08 20:48回答 1 已采纳 为啥没办法还原哟？ [coeff1,score1,latent,tsquared,explained,mu1] = pca(data,'algorithm','als'); data2 = score
- 2022-08-08 13:00星光技术人的博客 PCA算法求主方向和法向量
- 2022-04-23 11:45回答 2 已采纳 都正确. 如果是浮点数就表示保留的比例详情可以看官方文档或者源码
- 2017-12-08 15:28qq_28942407的博客 摘 要 PCA是一种掌握事物主要矛盾的...文中介绍了PCA算法的基本概念和基本原理，利用算法在降维和特征提取方面的有效性，结合人脸识别的实例进行详细的阐述。最后，文中还指出了PCA的优缺点，以及应用。 关键词 PCA；
- 2019-05-26 22:03zealscott的博客 PCA理解与应用。 Motivation PCA与Factor analysis非常相似，都是主要用于reduction data dimensions。但PCA的想法相比于Factor analysis更简单，实现起来也更加直观和容易（只需要算特征值）。 PCA tries to ...
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