理解PCA

参考资料：http://www.cnblogs.com/GatsbyNewton/articles/4776683.html 特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。 当B向量为单位向量时，A和B两个向量相乘的意义在于：求A向量在B向量上的

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