關於PCA算法的學習

先轉發幾份比較簡單的介紹，後面作補充。 協方差就是這樣一種用來度量兩個隨機變量關係的統計量，我們可以仿照方差的定義： 來度量各個維度偏離其均值的程度，協方差可以這麼來定義： 那麼，協方差的結果有什麼意義呢？如果結果爲正值，則說明兩個隨機變量是正相關的(從協方差可以引出「相關係數」的定義)，結果爲負值就說明負相關的；如果爲0，也是就是統計上說的「相互獨立」。 從協方差的定義上我們也可以看出一些顯而易

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