P*y
2 楼
有的，可以查Pattern的书。
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
r*o
3 楼
You can find some code online. But I doubt they will work since you are
asking million's of dimensions. If I remember right, MATLAB/C won't be able
to handle it.
Besides, how many raw data you have? Are you sure you need millions of dimensions?
To me, you will need something^(millions) data points then.
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
asking million's of dimensions. If I remember right, MATLAB/C won't be able
to handle it.
Besides, how many raw data you have? Are you sure you need millions of dimensions?
To me, you will need something^(millions) data points then.
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
a*a
4 楼
If size of dataset is small ( ~10000), it's possible.
Let the columns of matrix X be each data point,
then use the eigenvectors of X^T X is the projection of data points on the PCA
vectors.
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
Let the columns of matrix X be each data point,
then use the eigenvectors of X^T X is the projection of data points on the PCA
vectors.
【在 c*****i 的大作中提到】
: 请问各位有没有知道比较好的PCA算法，
: 能求解非常高维数据的分析？（比如几百万维？）
: 如果有好的资料或者代码，能否推荐！
: 谢谢
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