機器學習——特徵工程之主成分分析PCA

一、PCA簡介 1、 定義：主成分分析是一種統計方法，通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換爲線性不相關，轉換後的這組變量稱爲主成分。 2、 主要應用場景：數據壓縮；消除冗餘；消除數據噪聲；數據降維，可視化 3、 理論基礎：最大投影方差理論、最小投影距離理論和座標軸相關度理論 4、 直觀理解：找出數據裏最主要的成分，代替原始數據並使損失儘可能的小     a) 樣本點到超平面的距離足夠近  

>>阅读原文<<