“有趣”的投影：当PCA失效时怎么办？

目前，大多数的数据科学家都比较熟悉主成分分析 (Principal Components Analysis，PCA)，它是一个探索性的数据分析工具。可以这样简要的描述：研究人员经常使用PCA来降低维度，希望在他们的数据中找出有用的信息（例如疾病与非疾病的分类）。PCA是通过寻找正交投影（Orthogonal Projection）向量来实现这一点的，正交投影向量说明了数据中的最大方差量。在实践中，

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