特徵選擇3d
男女身高blog
男女抽菸 先驗分佈io
熵 衡量系統的不肯定性im
屬性的價值 下降了不肯定性 下降的幅度越高越好d3
主成分分析數據
旋轉是的數據間的correlation消失掉db
Q是正交陣img
七長八短,長寬相關性很差,信息丟失了不少。標籤
線性判別分析co
兩種顏色投影重疊,分類問題就很尷尬,無法處理 PCA不考慮Label 是無監督的
有標籤的數據用LDA、
降維的時候保留類的區分信息
可分性
迄今爲止,都是二分類問題