机器学习 - 主成分分析

学习目标 应用PCA实现特征的降维 应用：用户与物品类别之间主成分分析 1 什么是主成分分析(PCA) 定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 作用：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 应用：回归分析或者聚类分析当中 那么更好的理解这个过程呢？我们来看一张图 1.1 计算案例理解(了解，无需记忆) 假设对于给定5个点，数据如下

>>阅读原文<<