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PCA 本文讓我們來了解一下機器學習中最常用的一種降維方法PCA。 降維 在我們機器學習所訓練的數據中，通常會存在着很多的特徵，這也就意味着我們所要處理的數據的維度是很大的，由於維度大的數據處理起來非常困難，各種各樣的降維算法也就隨之產生了。 所謂的降維就是指採用某種映射方法，將原高維空間中的數據點映射到低維度的空間中。降維的本質是學習一個映射函數 f : x->y，其中x是原始數據點的表達，目前

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