PCA学习记录
摘要： 本文主要讨论的对象是PCA（主成分分析）。 PCA是什么？ PCA（主成分分析）在机器学习中的应用很广泛，通常PCA可以用来对数据进行降维，或者说将数据从高维的空间映射到低维的空间。简单来说，所谓的降维其实就是这么一个过程： 假设原始数据有 n n 个样例， m m 个特征，也就是 n×m n × m 的矩阵。把这个 n×m n × m 的规模的矩阵映射成一个 n×k n × k 的矩阵过
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