主成分分析（PCA）證明推導

pca和svd都是降維常用的方法。今天回顧一下pca的原理。 motivation 現在有m個數據，每個樣本有n個屬性值，樣本用矩陣表示爲 X ∈ R n × m X \in R^{n\times m} X∈Rn×m。每一列是一個樣本。 方便接下來的講述，我們把 X X X默認是做過零均值化的。那麼X的屬性的協方差矩陣C等於： C = 1 m X X T ∈ R n × n C=\frac{1}{

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