【摘 要】
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主成分分析PCA （ Principle Component Analysis ）是一种重要的分析方法，广泛应用于图像检索、机器学习、模式识别等领域。随着近年来数据维数越来越大，算法的稳定性、时间复杂度
【机 构】
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辽宁师范大学 计算机技术与信息学院,辽宁 大连,116081
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主成分分析PCA （ Principle Component Analysis ）是一种重要的分析方法，广泛应用于图像检索、机器学习、模式识别等领域。随着近年来数据维数越来越大，算法的稳定性、时间复杂度和内存使用成了 PCA 进一步应用所必须要解决的问题。为此提出一种快速算法，该算法利用随机矩阵构造卷数据降维矩阵，在保持点与点之间“核距离”不变的情况下，将待分解矩阵变换成一个低维矩阵。在没有偏差的情况下，将对原始大矩阵的分解变成对这个低维矩阵的分解，大幅降低了时间复杂度，减少了对内存的使用，同时增加了算法的稳定性，从而在根本上解决了上述3个问题。
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