主成分分析（PCA）与奇异值分解(SVD）

1、PCA 主成分分析（PCA） 是降维中非常常用的一种手段，比如汽车有 n n n个属性（或者说特征，那么维度就是 n n n），而其中两个属性 x i , x j x^i,x^j xi,xj分别表示汽车每小时行驶多少公里和每小时行驶多少英里，实际上这两个特征可以认为是一样的或者说是线性相关的，那么可以合并成一个，此时数据的维度应该降为 n − 1 n-1 n−1。那么如何来自动识别和删除这一冗

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