数据降维算法——主成分分析
数据降维 数据降维在机器学习中非常有用，可以用来舍弃数据中一些区分度较小的特征，转化数据的观察视角，使其在更少量的特征维度上也有较好的表现。数据降维也可以用在将高维数据可视化的操作中，这都是不可或缺的重要算法， PCA PCA（Principal Components Analysis）主成分分析法，是一种常用的数据降维算法。 PCA的主要思路，是选取数据特征中一些较低维度的空间，让数据在这些空间
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