机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)、奇异值分解（SVD）
1、What & Why PCA（主成分分析） PCA，Principal components analyses，主成分分析。广泛应用于降维，有损数据压缩，特征提取和数据可视化。也被称为Karhunen-Loeve变换 从降维的方法角度来看，有两种PCA的定义方式，方差最大和损失最小两种方式。这里需要有一个直观的理解：什么是变换（线性代数基础）。 但是总的来说，PCA的核心目的是寻找一个方向（找
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