sklearn中的pca函数是用于降维，如果pca函数的参数不设置，得出的结果是不是按照方差大小排序的未降维特征矩阵。如果pca的主成分设置为2，则转换后矩阵的前两列输出。如果从后往前取，是不是取的就是次要成分？
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- 2023-10-08 21:49AI_dataloads的博客 PCA 的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的低维空间，使得投影数据的方差最大化。通过降维，可以减少数据的复杂性，简化模型的计算，同时尽可能保留原始数据的信息。
- 2018-10-25 19:39南方以北的博客 因为pca在各个学科都有使用,每个学科对于名词的叫法都不太一样,使用的目的都不太一样,我就是单纯的想使用降维,发现matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个....弄了一段时间才明白....这里分享一下.有...
- 2020-05-24 20:44青梅煮酒BX的博客 因为pca在各个学科都有使用,每个学科对于名词的叫法都不太一样,使用的目的都不太一样,我就是单纯的想使用降维,发现matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个....弄了一段时间才明白....这里分享一下.有错误...
- 2022-11-28 08:42总之，PCA作为机器学习中的一种重要工具，在物流人工智能领域有着广泛的应用。它能有效应对高维数据挑战，促进模型的训练和优化，进而助力物流行业的智能化改革，激发技术创新，推动产业升级。通过深入理解和实践PCA...
- 2025-11-05 10:47盛艺小豆丁的博客 本文介绍如何利用PCA9685驱动PWM舵机，实现AI智能棋盘中机械臂的精准控制，解决主控资源不足与执行效率问题。
- 2024-12-24 10:03埃菲尔铁塔_CV算法的博客 这段代码主要实现了以下几个功能：首先读取两个 CSV 文件中的数据，对数据进行归一化处理后合并，接着绘制原始数据的散点图进行可视化展示，然后应用主成分分析（PCA）算法对合并后的数据进行降维处理，最后将降维后...
- 2024-04-28 00:332401_84141219的博客 2.3 算法过程 3 参数说明 3.1 sklearn.decomposition.PCA sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数说明： -------------------------------------------------- n_...
- 2024-08-17 12:08zhangbin_237的博客 在PCA中，我们对数据的坐标进行旋转，该旋转的过程取决于数据的本身。第一条坐标轴旋转到覆盖数据的最大方差位置。数据的最大方差给出了数据的最重要信息。
- 2025-04-09 23:28E-An居士的博客 取前k行组成矩阵P（保留最大的k各特征向量）Y=PX 即为降维到K维后的数据PCA作为一种经典且强大的降维工具，在机器学习领域有着广泛的应用。理解其数学原理和实现细节，能够帮助我们在实际项目中更好地使用它。
- 2025-11-05 11:38Matthew Um的博客 AI智能棋盘通过PCA9685驱动舵机实现物理翻棋，结合精准控制、电源管理与机械优化，达成虚拟决策到现实操作的闭环。
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