Description: """
Principal components analysis,PCA,COV,eig,eig vector
Parameters¶ :
path：数据集的存放路径
dim : 数据降维后的维度数
Attribute:
means_data : 原数据- 原数据均值化
m : 数据集的行数
n ：数据集的列数
cov_matrix : 协方差矩阵
eig_vectors : 协方差矩阵的特征向量
eig_value : 协方差矩阵求得的特征值
cum_P : 排序后的特征值, 累积百分比计算
Method:
PCA.dataset():数据集导入, return：means_data,array(m,n)
PCA.cov_matrix:协方差矩阵计算, retrn:cov_matrix,array(n,n)
PCA.eig_vector:特征值和特征向量计算, return:(eig_value, eig_vectors),(array(1xn),array(n,n))
PCA.pc:降维后的数据集计算, return:data_rescaled,array(m,dim), defaut:dim=2
To Search:
File list (Check if you may need any files):
PCA_test.py
PCA_test.txt
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