PCA（主成分分析）进行特征降维定义及java实现例子

import org.apache.commons.math3.linear.*;  
  
public class PCAExample {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        // 假设你有一个double[][]类型的二维数组data，表示原始数据  
        double[][] data = // ... 初始化你的数据  
  
        // 标准化数据（这里省略了标准化过程，需要自行实现）  
  
        // 计算协方差矩阵  
        RealMatrix covarianceMatrix = computeCovarianceMatrix(data);  
  
        // 使用EigenDecomposition计算特征值和特征向量  
        EigenDecomposition ed = new EigenDecomposition(covarianceMatrix);  
          
        // 获取特征值和特征向量（这里仅作为示例，可能需要选择前k个特征向量）  
        double[] eigenvalues = ed.getRealEigenvalues();  
        RealMatrix eigenvectors = ed.getV();  
  
        // 将原始数据转换到新的特征空间（这里省略了转换过程，需要自行实现）  
  
        // ...  
    }  
  
    // 计算协方差矩阵（这里仅作为示例，可能需要进一步优化）  
    private static RealMatrix computeCovarianceMatrix(double[][] data) {  
        // ... 实现协方差矩阵的计算  
        // 注意：这里需要处理均值、方差和协方差等计算  
        return null; // 返回计算得到的协方差矩阵  
    }  
  
    // ... 其他必要的方法，如数据标准化、转换到新特征空间等  
}