Principal Component Analysis
Principal Component Analysis PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 在PCA中，我们的基本思想是将所有数据投影到一个子空间中，从而达到降维的目标，为了寻找这个子空间，我们的基本想法是： 所有数据在子空间中更加分散(最大方差理论) 损失的信息最少(最小平方误差理论) 0.预备知识 假设数据矩阵 X
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