主成分分析pca c++代码实现（详细注释）_pca c++

参考代码：

PCA算法的原理以及c++实现（Eigen库实现）源码
（我的代码基本都来自与这个，只不过改了改输入输出和加了点注释）

参考知识点：

1、主成分分析（PCA）原理详解
2、从零开始实现主成分分析(PCA)算法
3、（还有很多，基本上看了CSDN的所有pca讲解，就不继续列出了。。。）

pca.cpp的步骤：

1、对所有样本进行中心化(去均值操作);
2、计算样本的协方差矩阵;
3、对协方差矩阵做特征值分解;
4、取最大的特征值所对应的特征向量;
5、将原样本矩阵与投影矩阵相乘: X*V即为降维后数据集X’ ;
6、输出:降维后的数据集X’
7、还原降维压缩的矩阵：Y = X’ * V^T
8、输出还原矩阵Y

代码和数据文件的下载：

数据集：input.txt pca的数据集
源代码：c++ 实现 pca算法 详细注释
Eigen库：c++ 的eigen库：eigen-3.3.7

代码的使用：

• 1、在vs21019上运行（不知道其他的IDE咋弄）
• 2、安装Eigen库并添加路径
  pca.cpp的文件属性 ——C\C++ ——常规 附加包含目录，添加解压的Eigen库目录路径
  
• 3、把数据集文件 input.txt 放到代码pca.cpp所在的文件夹下
• 4、运行代码

提示：

1、你也可以自己输出各种中间结果
2、如果想把数据压缩成你想要的维度，直接修改k值

结果：

控制台：

文本：

最后：

1、如果有什么安装使用的问题欢迎提问。
2、我在遇到求特征值之前自己写的求数据矩阵的协方差矩阵代码：c++ 求输入的矩阵的协方差矩阵
（如果不会求协方差矩阵的推荐看一看）