机器学习之PCA：主成分分析（一、算法原理）
目录 一、PCA简介 二、PCA实例推导 三、PCA的一般流程 四、PCA总结 一、PCA简介 主成分分析是一种常用的无监督学习方法。它利用正交变换，把由线性相关变量表示的观测数据转换成少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。由于主成分个数通常少于原始变量的个数，所以这一方法属于降维。 首先需要明确的是，线性无关的向量在空间中是相互垂直的，那么当我们确定一个降维后表示数据的向
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