PCA與SVD降維的結果比較（以Iris數據集爲例）（附Python代碼）

比較結果 左上：原始數據的前兩維特徵。 右上：利用Sklearn庫函數decomposition.PCA()對原數據進行PCA後，取前兩個維度的特徵。 左下：按照PCA的步驟對數據進行處理得到結果，並前兩個維度特徵。這裏已經對結果取負，具體步驟參考利用PCA對Iris數據集降維。 右下：直接對去均值化後的原始數據進行SVD分解，即 d a t a r e m o v e − m e a n = U

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