机器学习中的数学（九）：主成分分析（PCA）

引言 主成分分析（PCA）是一种可以极大提高无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解 PCA 算法，对实现白化算法有很大的帮助，不少算法都先用白化算法做预处理步骤。假设你使用图像来训练算法，由于图像中相邻的像素高度相关，输入数据是有必定冗余的。具体来讲，假如咱们正在训练的 16x16 灰度值图像，记为一个 256维向量 ，其中特征值对应每一个像素的亮度值。因为相邻像素间的相关性，PCA

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