找两个输入量之间的主要特征向量，PCA经典算法

资 源 简 介

找两个输入量之间的主要特征向量，PCA经典算法

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据降维的经典算法，其核心思想是通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征。该算法在Matlab中的实现通常涉及以下几个关键步骤：

首先对输入数据进行标准化处理，确保各维度的量纲一致。这个过程包括计算每个特征的均值并将其中心化，有时还会进行标准化缩放。

接下来计算数据的协方差矩阵，该矩阵能够反映不同特征之间的相关性。协方差矩阵的对角线元素表示各特征的方差，非对角线元素则表示特征间的协方差。

然后对协方差矩阵进行特征分解，求得其特征值和对应的特征向量。特征值的大小决定了对应特征向量的重要性，较大的特征值意味着该方向上的方差较大，包含更多信息量。

最后根据特征值的大小排序，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分，将原始数据投影到这些主成分构成的新空间中。这些特征向量就是我们要找的主要特征向量，它们构成了数据最主要的变异方向。