十分钟带你了解PCA

在我们之前分类器的讨论中，如SVM、贝叶斯判别等，都假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征。然而不同的特征对于分类器设计的影响是不同的，如果将数目很多的测量值不做分析，全部直接用作分类特征，不但耗时，而且会影响到分类的效果，产生“特征维数灾难”问题。因此，我们需要对特征进行选择和提取，即“降维”。 简介 PCA，全名主成分分析（Principal Compon

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