機器學習筆記(四）PCA主成分分析

首先先複習一下要用到的基礎的知識： （一）、協方差和方差 樣本均值： 樣本方差： 樣本X和樣本Y的協方差： 協方差代表了兩個變量之間的相關關係，協方差爲正時，說明X和Y是正相關關係；協方差爲負時，說明X和Y是負相關關係；協方差爲0時，說明X和Y是相互獨立。Cov(X,X)就是X的方差。當樣本是n維數據時，它們的協方差實際上是協方差矩陣(對稱方陣)。例如，對於3維數據(x,y,z)，計算它的協方差就

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