📊 PCA算法_pca伪代码

🌟 数据分析的世界里，主成分分析（PCA）是降维神器！它能帮我们简化复杂数据结构，提取关键信息。今天，让我们用简单的伪代码揭开PCA的神秘面纱。💡

首先，准备好你的数据矩阵 `X`，每一列代表一个特征，每一行是一个样本。接着，我们需要计算数据的协方差矩阵，公式为：

`cov_matrix = (X.T @ X) / (n - 1)`

其中 `@` 表示矩阵乘法，`n` 是样本数量。协方差矩阵能告诉我们不同特征之间的关系。✨

下一步，对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。排序这些特征值，选择最大的几个，它们对应着最重要的主成分方向。👇

最后，将原始数据投影到选定的主成分上，完成降维！用伪代码表示如下：

```python

PCA伪代码

def pca(X, k):

cov_matrix = np.cov(X, rowvar=False)

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

top_k_eigenvectors = sort_and_select(eigenvectors, k)

reduced_data = X @ top_k_eigenvectors

return reduced_data

```

🎉 通过PCA，我们可以高效处理高维数据，让机器学习模型更高效。快来试试吧！💪