Python机器学习应用-降维之PCA

主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）是最经常使用的一种降维方式，一般用于高维数据集的探索与可视化，还能够用做数据压缩和预处理。 PCA能够把具备相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分可以尽量保留原始数据的信息。 相关术语： 方差：是各个样本和样本均值的差的平方和的均值，用来度量一组数据分分散程度。 S2=∑ni

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