機器學習之PCA：主成分分析（一、算法原理）
目錄 一、PCA簡介 二、PCA實例推導 三、PCA的一般流程 四、PCA總結 一、PCA簡介 主成分分析是一種常用的無監督學習方法。它利用正交變換，把由線性相關變量表示的觀測數據轉換成少數幾個由線性無關變量表示的數據，線性無關的變量稱爲主成分。由於主成分個數通常少於原始變量的個數，所以這一方法屬於降維。 首先需要明確的是，線性無關的向量在空間中是相互垂直的，那麼當我們確定一個降維後表示數據的向
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