通俗易懂的PCA降维原理详解

       在机器学习实际的开发中，对原始数据的处理可能会占到主要的工作量，数据处理的好坏也往往直接关系到模型最后结果的好坏。在我们对原始数据进行特征提取时，有时会得到高维的特征向量，其中包含很多冗余和噪声。此时我们希望在高维的特征中找到影响整体的最主要的特征，来提升特征的表达能力、降低训练的复杂度。今天大管就和大家来聊一聊主成分分析(Principal Components Analysis)

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