数据降维-PCA算法（K-L变换）

转载 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种经常使用的数据分析方法。PCA经过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征份量，经常使用于高维数据的降维。web PCA主要步骤： 设有m条n维数据： 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（表明一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩

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