c++ pca 源码
时间: 2023-11-09 17:03:01 浏览: 39
PCA(主成分分析)是一种常用的降维技术,用于将高维数据降低到低维空间,同时保留数据的大部分信息。下面是一个示例的PCA源码实现。
```python
import numpy as np
def pca(data, k):
# 数据标准化
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)
data = (data - mean) / std
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)
# 选择前k个特征向量
indices = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
select_vectors = eigenvectors[:, indices[:k]]
# 将数据投影到新的低维空间
new_data = np.dot(data, select_vectors)
return new_data
# 示例用法
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
k = 1
result = pca(data, k)
print(result)
```
以上是一个简单的PCA源码实现。首先进行数据标准化,然后计算协方差矩阵,再通过求解特征值和特征向量得到主成分,最后将数据投影到低维空间。这里通过numpy库进行计算,方便快捷地实现PCA算法。在示例中,我们将数据降低到一维空间,输出降维后的结果。
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