主成分分析(PcA) 主成分分析步骤(d维降为d(d'≤d维) 1.计算散布矩阵S S=∑(xk-m)x 2.计算S的本征值和本证向量 Se=he 3.将本征向量按相应的本征值从大到小排序 4.选择最大的d个本征向量作为投影向量e1e2…e构成 投影dxd"矩阵W,其中第i列为e; 5.对任意d维样本x,其用PCA降维后的d维向量为 =Wx主成分分析（PCA） • 主成分分析步骤（d维降为 维） 1. 计算散布矩阵S 2. 计算S的本征值和本证向量 3. 将本征向量按相应的本征值从大到小排序 4. 选择最大的d’个本征向量作为投影向量 ，构成 投影 矩阵W，其中第i列为 5. 对任意d维样本x，其用PCA降维后的d’维向量为 d d d    ( ) 1 ( )( ) n t k k k= S x m x m = − −  Se e =  1 2 , , d e e e i e t y W x = d d 