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基于随机矩阵变换的快速PCA算法
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：485 K

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文档介绍：主成分分析PCA（Principle Component Analysis）是一种重要的分析方法,广泛应用于图像检索、机器学习、模式识别等领域。随着近年来数据维数越来越大，算法的稳定性、时间复杂度和内存使用成了PCA进一步应用所必须要解决的问题。为此提出一种快速算法，该算法利用随机矩阵构造卷数据降维矩阵，在保持点与点之间“核距离”不变的情况下，将待分解矩阵变换成一个低维矩阵。在没有偏差的情况下，将对原始大矩阵的分解变成对这个低维矩阵的分解，大幅降低了时间复杂度，减少了对内存的使用，同时增加了算法的稳定性，从而在根本上解决了上述3个问题。
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