機器學習-數據降維之PCA(SVD奇異值分解&特徵值分解)

1.相關背景 在許多領域的研究與應用中，通常需要對含有多個變量的數據進行觀測，收集大量數據後進行分析尋找規律。多變量大數據集無疑會爲研究和應用提供豐富的信息，但是也在一定程度上增加了數據採集的工作量。更重要的是在很多情形下，許多變量之間可能存在相關性，從而增加了問題分析的複雜性。如果分別對每個指標進行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用數據中的信息，因此盲目減少指標會損失很多有用的信息，從而產生錯

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