MachineLearning：UFLDL學習筆記 ---- 主成分分析與白化

主成分分析（PCA）是用來提升無監督特徵學習速度的數據降維算法。看過下文大致可以知道，PCA本質是對角化協方差矩陣，目的是讓維度之間的相關性最小（降噪），保留下來的維度能量最大（去冗餘），PCA在圖像數據的降維上很實用，因爲圖像數據相鄰元素的相關性是很高的。 爲了方便解釋，我們以二維數據降一維爲例（實際應用可能需要把數據從256降到50）：   需要注意的是，兩個特徵值經過了預處理，其均值爲零，方

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