pca降维后的特征怎么确定 mde算法？
mde算法？
MDE和PCA一样，是一种有效的降维方法，可以获得样本间相似性的空间表达。MDS的原理可以简单描述为利用样本的两两相似性构造一个低维空间，使得高维空间中每对样本的距离与构造的低维空间中样本的相似性尽可能一致。根据其实现原理，我认为MDS并不完全适合大规模数据的操作。
文献中数字后的a是什么意思？
我看了文献，看到了。突然发现这个问题，顺便回答了一下。
感觉是PCA中去除一个主成分后损失的能量(或方差百分比)，常用95%能量阈值来降维。
线性代数特征值和特征向量怎么求？
传统的求特征值的方法是使特征多项式| AE-A | 0，求A的特征值，对于A的任意特征值H，特征方程(AE-A) x 0的所有非零解x都是属于特征值n的矩阵A的特征向量，两者的计算是分的，一个是计算行列式，一个是解齐次线性方程组，计算量大。扩展数据
特征值和特征向量的应用；
1.它可用于研究物理和化学领域中的微分方程和连续或离散动态系统。例如，在力学中，惯性的#39特征向量定义了刚体的主轴。惯性是决定刚体绕质心转动的关键数据；
2.数学生态学家用它来预测原始森林被砍伐到什么程度，会导致猫头鹰种群灭绝；
3.图像处理中著名的PCA方法，选取特征值最高的K个特征向量来表示一个矩阵，从而实现降维分析和特征显示的方法，以及图像压缩的K-L变换。再比如人脸识别、数据流模式挖掘和分析等很多方面。
spca××是什么？
简单PCA(简单成分分析)，一种快速的图像特征降维方法，S简单简单；PCA就是简单的主成分分析，主成分分析。简单的主成分分析(SPCA)，很深奥，属于图像处理领域，一定和采集图像的摄像头有关系，关键部分就是PCA。
用最小二乘法原理解释pca降维的原理？
K-L变换是离散变换的缩写，也称为主成分变换(PCA)。将某一幅多光谱图像X与K-L变换矩阵a进行线性组合，生成一组新的多光谱图像Y，表达式如下:在YAX公式中，X是变换前多光谱空间的像素向量；y是变换后的Houd《数字图像处理与机器视觉》、张铮、王艳萍、薛桂香等人的作品。第十章非常详细。
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