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Python中的主成分分析（PCA）

我有一个（26424 x 144）数组，我想用Python执行PCA。 然而，在networking上没有特别的地方可以解释如何完成这个任务（有些网站只是根据自己的需要来做PCA–没有一个通用的方法可以find）。 任何有帮助的人都会做得很好。

Python中的主成分分析

我想使用主成分分析（PCA）降维。 是numpy或scipy已经有了，还是我必须使用numpy.linalg.eigh推出自己的？ 我不只是想用奇异值分解（SVD），因为我的input数据是非常高维的（〜460维），所以我认为SVD比计算协方差matrix的特征向量要慢。 我希望find一个预制的，debugging过的实现，它已经为什么时候使用哪种方法做出了正确的决定，也许还有其他我不知道的优化。

Matlab – 多维数据的PCA分析与重构

我有一个很大的多维数据集（132维）。 我是一名初学者，执行数据挖掘，我想通过使用Matlab来应用主成分分析。 不过，我看到网上有很多function解释，但我不明白应该如何应用。 基本上，我想应用PCA并从我的数据中获得特征向量及其相应的特征值。 在这一步之后，我希望能够根据所获得的特征向量的select对我的数据进行重构。 我可以手动做到这一点，但我想知道是否有任何预定义的function可以做到这一点，因为他们应该已经被优化。 我的初始数据是这样的： size(x) = [33800 132] 。 所以基本上我有132function（尺寸）和33800数据点。 我想在这个数据集上执行PCA。 任何帮助或暗示都可以。