机器学习中的降维方法——主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA)原理详解

学习自感谢! 学习自感谢! PCA是一种常用的数据分析方法。**PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。**这样做的好处是数据的主要信息还能保留下来,同时数据的维度降低了,并且变换后的维度两两不相关。 为什么需要PCA? 我们知道维数越大通常越难处理,在机器学习中,得到的数据维数通常都很高,处理起来比较麻烦,资源消耗很大,因此

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