『 特征降维』PCA原理-Principal Component Analysis
向量的表示及基变换 基变换的矩阵表示 协方差矩阵及优化目标 方差 协方差 协方差矩阵 PCA算法 思考 参考 特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方
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