笔记(总结)-PCA(主成分分析)
主成分分析是一种特征抽取手段，通过将样本从原始空间映射到低维空间实现特征数量的减少，而低维空间中某一维度实际上是原始空间的一种“杂糅”表示。在之前的博客中提到过参考链接，由于PCA涉及的数学手段包括矩阵、特征值和特征向量，参考笔记-矩阵与特征值这一篇，对其有一定理解后再来看PCA算法就比较清晰了。 首先给出PCA算法： 对所有样本进行中心化： xi←xi−1m∑mi=1xi x i ← x i −
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