主成分分析(PCA)
PCA是一種降維的方法，用於將樣本從較高的N維投影到較低的K維，PCA認爲最好的K維空間是將樣本點轉換爲K維後，每一維的樣本方差都很大，方差較大保證了樣本點在K維空間構成的超平面上的投影能儘可能的分開。 那麼如何能找到符合條件的K維空間了？下面以將樣本投影到某一維上爲例： 首先對所有的樣本進行中心化，即將樣本減去他們的均值， 上圖中 Xi X i 爲其中一個樣本點，將 Xi X i 投影到 u（|
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