数据流
-
-
-
-
增量主成分分析IPCA在线降维算法
该项目实现了第二种增量式主成分分析（IPCA）算法，旨在解决高维、大规模数据集在内存受限或实时在线处理场景下的降维挑战。与传统的批量PCA算法不同，该算法通过逐步融入新到达的数据样本，动态更新主成分基向量和特征值，而无需存储所有的历史观测数据。项目采用了基于协方差结构修正或奇异值分解（SVD）更新的策略，能够在每次接收新样本时，实时调整全局均值并修正特征空间的投影方向。这种方法有效地避免了对整个数据集进行重复的高复杂度计算，极显著地降低了算法的空间复杂度和实时响应延迟。该算法在处理流数据时具有极强的适应性
