PCA学习笔记
PCA的意义 机器学习中的主要问题：维度灾难 PCA：在力求数据信息丢失最少的原则下，对高纬度的变量空间降维 ，即研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多的保留信息。这些综合指标就称为主成分 。 PCA推导 该X的协方差矩阵 为 由于此矩阵为非负定的对称阵，则有利用线性代数的知识可得，比存在正交矩阵U，使得 ： 其中P个特征值，假设大小是降序。 而U恰好是由特
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