Principle Component Analysis
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- cpp
研究方向
此 issue 未指定檔案、測試或進入點；請先定位 arrayfire-ml 中與 PCA 相關的 C++ 進入點，並檢視 ArrayFire 如何提供特徵值分解。完成的標準是使用該分解實作 PCA，並透過 repository 的相關檢查驗證其行為。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
- Requires eigen value decomposition from arrayfire
- 主要語言
- C++
- 星號
- 105
- 分支
- 22
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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