《西瓜书》笔记10：降维与度量学习-PCA（二）

3 主成分分析 Principal Component Analysis，PCA。最常用的降维方法。 3.1 怎么来的？ 正交属性空间中，如何用一个超平面，对所有样本进行恰当表达？ 最近重构性：样本点到该平面的距离足够近。要表达就要比较相似，距离近。 最大可分性：样本点在平面上的投影尽可能分开。点与点足够区分。 基于这两个性质，可推导出主成分分析的2种等价推导。 假定数据样本进行了中心化（每个值减

>>阅读原文<<