特徵選擇之PCA變換

Principle Component Analysis PCA（Principal Component Analysis）是一種經常使用的數據分析方法。PCA變換後的各數據維度線性無關，根據數據的主要特徵值，提取數據的主要特徵份量，便可用於高維數據的降維。python 優缺點 優勢：下降數據的複雜度，識別最重要的幾個特徵 缺點：不是必須的，只適用於數值型數據web 理論知識 將向量 Xi 投影到

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