[机器学习笔记]降维（PCA）

本文主要将对降维所涉及到的概念知识点和推导思路进行简述，并附上具体的推导笔记，同时结合uci上的“鸢尾花分类”进行实战html 1、维度灾难 现实应用中特征维度常常成千上万，要知足密采样所需的样本数目是个天文数字。 另外许多学习方法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦（高维空间中计算内积都麻烦）。web 于是，在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题是全部机器学习方法共同

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