PCA降維（MATLAB實踐）
PCA原理 PCA的原理就是將原來的樣本數據投影到一個新的空間中，至關於咱們在矩陣分析裏面學習的將一組矩陣映射到另外的座標系下。經過一個轉換座標，也能夠理解成把一組座標轉換到另一組座標系下，可是在新的座標系下，表示原來的本來不須要那麼多的變量，只須要原來樣本的最大的一個線性無關組的特徵值對應的空間的座標便可。 好比，原來的樣本是30*1000000的維數，就是說咱們有30個樣本，每一個樣本有100
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