1、1.PCA算法伪代码:
去除平均值
计算协方差矩阵
计算协方差矩阵的特征值和特征向量
将特阅睡川征值从大到小排序
保留最大的N个特征值
将数据转换到上述N个特征向量构建的新空间中
代码:

2、2. 将原始数据和降维后的数据绘制成散痕阅点图:

3、3. 测试:

4、 4.输出:

5、5. 利用PCA对半导体制造争岔数据降维过程中的空值处理:将空值替换成对应特征的平均值

6、6. 测试:

7、7. 输出:

时间:2026-02-13 07:30:11
1、1.PCA算法伪代码:
去除平均值
计算协方差矩阵
计算协方差矩阵的特征值和特征向量
将特阅睡川征值从大到小排序
保留最大的N个特征值
将数据转换到上述N个特征向量构建的新空间中
代码:

2、2. 将原始数据和降维后的数据绘制成散痕阅点图:

3、3. 测试:

4、 4.输出:

5、5. 利用PCA对半导体制造争岔数据降维过程中的空值处理:将空值替换成对应特征的平均值

6、6. 测试:

7、7. 输出:
