机器学习之PCA主成分分析
PCA思想 PCA 将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去。 投影思想:找出最能够代表原始数据的投影方法。被 PCA 降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。 去冗余：去除可以被其他向量代表的线性相关向量,这部分信息量是多余的。 去噪声：去除较小特征值对应的特征向量,特征值的大小反映了变换后在特征向量方向上变换的幅度,幅度越大,说明这个方向上的元素差异也越大,要保留。 对⻆化矩阵：寻找极大
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