機器學習：降維算法-主成分分析PCA算法兩種角度的推導

若把高維空間的樣本點（可以想象是一個3維的）映射到一個超平面，怎樣的超平面可以認爲是「好的」，可以想到這個超平面大概有這樣的性質： 最近重構行：樣本點到超平面的距離都足夠近；（樣本點變化儘可能小，丟失的信息儘可能少） 最大可分性：樣本點在這個超平面上的投影儘可能分開.（樣本點在低維空間區分度儘可能高） 神奇的是，從兩個角度出發，可以分別得到主成分分析PCA算法的兩種等價推導。 根據最近重構性推導：

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