【機器學習算法筆記】6. 降維與主份量分析（PCA）
【機器學習算法筆記】6. 降維與主份量分析（PCA） 6.1 PCA算法 特徵選擇問題是指將數據空間變換到特徵空間，咱們但願設計一種變換使得數據集由維數較少的有效特徵來表示。 PCA是最經常使用的線性降維方法，它的目標是經過某種線性投影，將高維的數據映射到低維的空間中表示，並指望在所投影的維度上數據的方差最大，以此使用較少的數據維度，同時保留住較多的原數據點的特性。 通俗的理解，若是把全部的點都映
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