pca主成分分析几篇文献

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，在统计学和机器学习领域广泛应用。它通过线性变换将原始数据转换到新的坐标系，新坐标系下的方向（主成分）最大化了数据方差。以下是几篇经典的关于PCA的文献推荐：

1. **Jolliffe, I.T. (2002)**，《Principal Component Analysis**》** - 这是一本经典教材，详细介绍了PCA的基本理论和应用方法。

2. **Wold, S., Esbensen, K., & Geladi, P. (1987)**，《Soft Computing in Chemometrics**》** - 第二章专门讨论了PCA，对于化学计量学的应用特别有价值。

3. **Tipping, M.E., & Bishop, C.M. (1999)**，《Probabilistic Principal Component Analysis**》** - 提出了一种概率模型解释PCA，并将其扩展到了高维数据。

4. **Hotelling, H. (1933)**，“Analysis of a complex of statistical variables into principal components” - PCA最初由Hotelling提出，他的工作奠定了基础。

5. **Pearson, K. (1901)**，“LIII. On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space” - 尽管不是完全关于PCA，但Pearson的工作对PCA的发展有影响。

如果你想深入研究PCA的最新进展和技术应用，可以查阅最近几年的数据挖掘、机器学习会议如NIPS、ICML或IJCAI的论文，以及顶级期刊如Journal of Machine Learning Research和Pattern Recognition Letters。