PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计，通过将高维数据降维后得到的低维数能加快模型的训练速度，并且低维度的特征具有更好的可视化性质。另外，数据的降维会导致一定的信息损失，通常我们可以设置一个损失阀值来控制信息的损失。 设原始样本集为：，即样本数为m个，每个样例有n个特征维度。
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