特征选择之PCA变换

Principle Component Analysis PCA（Principal Component Analysis）是一种经常使用的数据分析方法。PCA变换后的各数据维度线性无关，根据数据的主要特征值，提取数据的主要特征份量，便可用于高维数据的降维。python 优缺点 优势：下降数据的复杂度，识别最重要的几个特征 缺点：不是必须的，只适用于数值型数据web 理论知识 将向量 Xi 投影到

>>阅读原文<<