PCA算法

一、算法思想的理解        一般教材對主成分分析法（PCA）的描述是通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特徵分量，常用於高維數據的降維。我認爲通俗的說，就是通過線性變換將高維數據投影到低維空間中來實現數據降維的目的。其中的關鍵就是怎麼投影能使得投影后的數據包含最多的原數據點，也就是使降維後的數據最接近原始數據。一個極端的例子，投影后所有的點都映射到一起，

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