降维处理：PCA和LDA

1，主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种无监督问题，是降维中最常用的一种手段，基于方差（方差最大的方向）提取最有价值的信息再进一步分类。降维后数据特征的意义发生变化。 2，向量的表示及基变换 2.1 内积： 设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度： 2.2 向量的线性组合 向量可以表示为(3,2)实际上表示线性

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