机器学习之PCA降维理论推导

1. PCA降维后的超平面大概具有这样的性质 （1）最近重构性：样本点到这个超平面的距离的足够近 （2）最大可分性：样本点在这个超平面的投影尽可能分开 2. 依据最近重构性推导：     假定数据样本进行了中心化，再假设投影变换后得到的新坐标系为W  =｛W1,W2,...,Wd｝，其中Wi是标准正交基向量, ||Wi||2 = 1, Wi.T*Wj = 0(i != j)。 若丢弃新坐标系中的部

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