【机器学习】降维——PCA（非常详细）

  PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。 PCA 的数学推导可以从最大可分型和最大重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后方差最大，后者的优化条件为点到划分平面距离最小。由于基于最大重构性的 PCA 其与 LDA（线性判别法）的数学推导有异曲同工之处，所以我只从最大可分性进行证明，而最大重

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