【ML学习笔记】25：PCA及绘制降维与恢复示意图

主成分分析 简述 主成分分析意在学习一个映射 U r e d u c e U_{reduce} Ureduce​，能将高维数据投射到低维空间上（在矩阵表示中即将数据的列变少），PCA后的低维空间数据可经过映射 U r e d u c e T U_{reduce}^T UreduceT​还原成高维数据的近似。PCA意在使得在指定维度的低维表示中，投射偏差老是最小。在ML中即用于将 m m m个样本的

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