PCA原理解析
1. PCA原理解析 主成分分析（PCA）是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵，得到结果向量： 在这里，结果向量的维数小于原始向量的维数。降维要确保的是在低维空间中的投影能很好地近似表达原始向量，即重构误差最小化。 1.1 计算投影矩阵 核心的问题的如何得到投影矩阵，和其他的机器学习算法一样，它通过优化目标函数得到。首先考虑最简
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