PCA主元分析方法描述

主元分析也就是PCA，主要用於數據降維。 通過去中心化和線性變換，將多維度的特徵轉換通過投影（座標轉換）成幾個主成分特徵，這個主成分特徵是原來特徵的線性變換。 主成分稱爲 它們稱作「主元1」、「主元2」。 多維度特徵直接有一定相關性！！ 主成分分析法就是將多個（比如20個）特徵的有用信息提取出來， 綜合成1個到3個指標，這個1到3個指標可以反映20個指標的絕大部分信息。 缺點： 3個指標無法完全替

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