【機器學習】降維——PCA（非常詳細）

  PCA（Principal Component Analysis） 是一種常見的數據分析方式，常用於高維數據的降維，可用於提取數據的主要特徵分量。 PCA 的數學推導可以從最大可分型和最大重構性兩方面進行，前者的優化條件爲劃分後方差最大，後者的優化條件爲點到劃分平面距離最小。由於基於最大重構性的 PCA 其與 LDA（線性判別法）的數學推導有異曲同工之處，所以我只從最大可分性進行證明，而最大重

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