使用PCA进行特征降维

特征降维： 特征降维是无监督学习的另一个应用，目的有二：其一，我们会经常在实际项目中遭遇特征维度非常之高的训练样本，而往往又无法借助自己的领域知识人工构建有效特征；　其二，在数据表现方面，我们无法用肉眼观测超过三个维度的特征。因此，特征降维不仅重构了有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。 在特征降维的方法中，主成分分析是最为经典和实用的特征降维技术，特别在辅助图像识别方面有突出的表现。

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