主成分分析（PCA）原理总结

原文链接 1. PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。具体的，假如我们的数据集是n维的，共有 m m m个数据 ( x ( 1 ) , x ( 2 ) , … , x ( m ) ) (x^{(1)},x^{(2)},\dots,x^{(m)}) (x(1),x(2),…,x(m))。我们希望将这 m m m个数据的维度从 n n n维降到

>>阅读原文<<