使用PCA對特徵數據進行降維

使用PCA對特徵數據進行降維 2017年3月9日 BY  藍鯨  1 COMMENT PCA（Principal Component Analysis）是機器學習中對數據進行降維的一種方法。主要目的是在不丟失原有數據信息的情況下降低機器學習算法的複雜度，及資源消耗。本篇文章將使用python對特徵進行降維。 PCA通過線性變換將原始數據中可能相關的數據轉換爲一組線性不相關的數據。以本篇文章中所使用

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