機器學習--降維技術PCA
1.PCA降維原理： PCA屬於線性降維方式： X爲原空間 W爲變化矩陣 Z爲新空間 Z的維數要小於X維數，實現了降維處理。 用一個超平面來表示正交屬性空間的樣本點，這個超平面應該儘量滿足最近重構性以及最大可分性，即空間中所有點離這個超平面儘可能近，樣本點在超平面的投影儘可能區分開，基於最近重構性以及最大可分性，可以推導出PCA分析就是對於矩陣XXT進行特徵值分解： 對於XXT特徵值分解
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