機器學習之初識PCA

一 定義及用途 定義：即主成分分析方法，無監督學習方法，是一種使用最廣泛的數據降維算法。 用途：用於特徵降維，通過分析主成分先顯出最大的個別差異，發現更便於人類理解的特徵；也可以用來削減迴歸分析和聚類分析中變量的樹木   二 出現原因 在很多場景中對多變量數據進行觀測，在一定程度增加數據採集工作量。更重要的是：多變量之間可能存在相關性，從而增加問題分析的複雜性 如果對每個指標(特徵)單獨分析，分析

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