个人总结：降维 PCA

PCA Principal components analysis主成分分析，在压缩消除冗余和数据噪音消除等有广泛应用。 首先复习一下特征值和特征向量 这里复习一下特征值和特征向量，理解内在的含义。 A是n阶矩阵，λ和n维非零向量x使关系式： Ax = λx .....(1)     λ为矩阵A的特征值，x为对应特征值λ的特征向量。 也可以写成（A - λE）x = 0 .....(2) 如何理解

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