Machine Leanring-Principal Component Analysis(PCA)

Principal Component Analysis 方差：数据与平均数之差平方和的平均数。更多详见  Principal Component Analysis(PCA)是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。 通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那

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