圖文並茂的PCA教程

聲明： 參考：PCA數學原理、維基百科 PCA——主成分分析 簡介 PCA全稱Principal Component Analysis，即主成分分析，是一種常用的數據降維方法。它可以通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，以此來提取數據的主要線性分量。 z=wTx z = w T x   其中，z爲低維矩陣，x爲高維矩陣，w爲兩者之間的映射關係。 劃重點： 線性無關是因爲構建的特徵軸

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