PCA主成成分分析方法解釋？PCA主成成分分析方法解釋:PCA的思想是將n維特征映射到k維上（k<n），這k維是全新的正交特征。這k維特征稱為主成分，是重新構(gòu)造出來(lái)的k維特征，而不是簡(jiǎn)單地從n維特

PCA主成成分分析方法解釋？

PCA主成成分分析方法解釋:

PCA的思想是將n維特征映射到k維上（k<n），這k維是全新的正交特征。這k維特征稱為主成分，是重新構(gòu)造出來(lái)的k維特征，而不是簡(jiǎn)單地從n維特征中去除其余n-k維特征。

pca是什么？

PCA即主成分分析技術(shù)，又稱主分量分析。主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)。 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，主成分分析PCA是一種簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它是一個(gè)線性變換。這個(gè)變換把數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一大方差在第一個(gè)坐標(biāo)(稱為第一主成分)上，第二大方差在第二個(gè)坐標(biāo)(第二主成分)上，依次類推。

PCA怎么實(shí)現(xiàn)普通定時(shí)器？

CMOD = 0X00 PCA空閑時(shí)運(yùn)行，時(shí)鐘fosc/12，屏蔽溢出中斷

CCON = 0x40 PCA計(jì)數(shù)器啟動(dòng)，清零各個(gè)中斷請(qǐng)求標(biāo)志位

CCAPM0 = 0x49 PCA模塊0設(shè)置為定時(shí)器比較捕捉功能

EPCALVD = 1 PCA比較中斷允許

//PCA模塊中斷服務(wù)程序(輸出控制)

if(CCF0 = 1)

{

CCF0 = 0x00//PCA模塊0中斷標(biāo)志，由硬件置位，必須由清0

CCON = 0x40//PCA計(jì)數(shù)器允許計(jì)數(shù)，清0各個(gè)中斷請(qǐng)求標(biāo)志位

XHOUT = !XHOUT//自定義的輸出高低電平標(biāo)志

if (XHOUT==1)

{

PWMout = 1//置位PWM輸出管腳

CCAP0L = CCAP0L MC1L//脈沖1低位

CCAP0H = CCAP0H MC1H//脈沖1高位

}

else

{

PWMout = 0//復(fù)位PWM輸出管腳

CCAP0L = CCAP0L MC0L//脈沖0低位

CCAP0H = CCAP0H MC0H//脈沖0高位

}

}

你看哪個(gè)簡(jiǎn)單。

PCA系統(tǒng)包括哪些內(nèi)容？

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一種掌握事物主要矛盾的統(tǒng)計(jì)分析方法，它可以從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質(zhì)，簡(jiǎn)化復(fù)雜的問(wèn)題。

計(jì)算主成分的目的是將高維數(shù)據(jù)投影到較低維空間。給定 n 個(gè)變量的 m 個(gè)觀察值，形成一個(gè) n ′ m 的數(shù)據(jù)矩陣， n 通常比較大。對(duì)于一個(gè)由多個(gè)變量描述的復(fù)雜事物，人們難以認(rèn)識(shí)，那么是否可以抓住事物主要方面進(jìn)行重點(diǎn)分析呢？如果事物的主要方面剛好體現(xiàn)在幾個(gè)主要變量上，我們只需要將這幾個(gè)變量分離出來(lái)，進(jìn)行詳細(xì)分析。但是，在一般情況下，并不能直接找出這樣的關(guān)鍵變量。這時(shí)我們可以用原有變量的線性組合來(lái)表示事物的主要方面， PCA 就是這樣一種分析方法。