机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD

LDA, PCA机器学习分类

几种常见模式识别算法整理和总结

机器学习中的数学

PCA数学原理

协方差矩阵的意义及其应用，线性代数和各种应用之间的一个联系

PCA 白化 ZCA白化

主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

LDA?线性判别分析

废旧铅酸蓄电池的X射线图像识别分类研究

线性代数问题：当矩阵中每个列向量的和都为1时,一定有一个特征值是1,这个怎么推导啊?

R学习|用R语言做分析（16）

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

PCA 降维算法详解 以及代码示例

数据挖掘实战：PCA算法

基于Python和Numpy的主成分分析

【推荐系统】特征值分解（谱分解）和奇异值分解（SVD），即在PCA上的应用

主成分分析(PCA)原理及推导(转)

Stanford机器学习-数据降维

主成分分析、线性回归-简要说明

主成分分析PCA

看完这篇图解 PCA，面试再也不担心

【R分享|实战】PCA分析与可视化

再谈协方差矩阵之主成分分析