使用PCA对特征数据进行降维
使用PCA对特征数据进行降维 2017年3月9日 BY 蓝鲸 1 COMMENT PCA（Principal Component Analysis）是机器学习中对数据进行降维的一种方法。主要目的是在不丢失原有数据信息的情况下降低机器学习算法的复杂度，及资源消耗。本篇文章将使用python对特征进行降维。 PCA通过线性变换将原始数据中可能相关的数据转换为一组线性不相关的数据。以本篇文章中所使用
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