特征选择3d
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熵 衡量系统的不肯定性im
属性的价值 下降了不肯定性 下降的幅度越高越好d3
主成分分析数据
旋转是的数据间的correlation消失掉db
Q是正交阵img
七长八短,长宽相关性很差,信息丢失了不少。标签
线性判别分析co
两种颜色投影重叠,分类问题就很尴尬,无法处理 PCA不考虑Label 是无监督的
有标签的数据用LDA、
降维的时候保留类的区分信息
可分性
迄今为止,都是二分类问题