协方差矩阵与主成分分析（PCA)

PCA的缘起 PCA大概是198x年提出来的吧，简单的说，它是一种通用的降维工具。在咱们处理高维数据的时候，为了能下降后续计算的复杂度，在“预处理”阶段一般要先对原始数据进行降维，而PCA就是干这个事的。本质上讲，PCA就是将高维的数据经过线性变换投影到低维空间上去，但这个投影可不是随便投投，要遵循一个指导思想，那就是：找出最可以表明原始数据的投影方法。这里怎么理解这个思想呢？“最能表明原始数据”

>>阅读原文<<