PCA理解

部分一：概括 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，有两种通俗易懂的解释：(1)最大方差理论；(2)最小化降维造成的损失。这两个思路都能推导出同样的结果。 其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴

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