老师您好，关于PCA的数据还原率（方差贡献率）是否有相应论文？
来源：7-1 什么是PCA
NLPLearner
2019-01-22
老师您好，我想在文献中使用方差贡献率来表示数据的稀疏程度，即当数据降至一个很低的维数时仍然能保持很高（95%+）的方差贡献率，请问这方面有没有相应的论文呀？您也提到过当时手写数字降维以后识别准确率反而提高是因为降掉了数据中的噪声，这个有相应论文的理论说明吗？谢谢老师！！
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当数据降至一个很低的维数时仍然能保持很高（95%+）的方差贡献率 这是数据相关的。有些数据可以做到，有些数据不能做到。一个在高维空间的线性数据，只要保留1维，就能保持100%的贡献率。具体不同的数据，PCA的结果是怎样的，需要看不同领域的论文。不同领域的论文中，才会有针对不同数据使用PCA得到的结果分析。
关于PCA算法的论文，整体可以参考这里。以综述性质居多。对于PCA的基本特性，都会进行分析的：）https://www.google.com/search?newwindow=1&lei=C1VHXIG2CdHE0PEPwbWngAk&q=principal%20component%20analysis%20paper&ved=2ahUKEwjnvN-L94HgAhWyHjQIHSClCr0QsKwBKAB6BAgEEAE&biw=1920&bih=929
加油！：）
212019-02-02
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