PCA和SVD

PCA（Principal Component Analysis）主成分分析 PCA 能够从数据中识别其主要特征，它是经过沿着数据最大方差方向旋转坐标轴来实现的。选择方差最大的方向座位第一条坐标轴，后续坐标轴则与前面的坐标轴正交。协方差矩阵上的特征值分析能够用一系列的正交坐标轴来获取。python 优势：下降数据的复杂性，识别最重要的几个特征web 缺点：不必定须要，且可能损失有用信息算法 适用数

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