MachineLearning：UFLDL学习笔记 ---- 主成分分析与白化

主成分分析（PCA）是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。看过下文大致可以知道，PCA本质是对角化协方差矩阵，目的是让维度之间的相关性最小（降噪），保留下来的维度能量最大（去冗余），PCA在图像数据的降维上很实用，因为图像数据相邻元素的相关性是很高的。 为了方便解释，我们以二维数据降一维为例（实际应用可能需要把数据从256降到50）：   需要注意的是，两个特征值经过了预处理，其均值为零，方

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