PCA的本質----特徵值分解

本章總結：（可 與主成分分析（PCA）-最大方差解釋  https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/79950977 結合理解） 從數學的角度，對矩陣的特徵值分解進行介紹，介紹了符合條件的矩陣和進行特徵值分解（2），通過分析協方差的意義（3），使得原始樣本X經矩陣A的空間變換後得到的Y的協方差表示出不同特徵間的相關性最小（趨於0），從而使用PCA的

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