PCA（principal component analysis主成分分析）歸納（緣由、步驟、主成分得分、特徵值表重要性的緣由、圖像的特徵分解）

PCA降維的緣由spa 主成分的個數（數據量）遠小於原數據量  排序 主成分能夠反映原有變量的絕大部分信息變量 主成分之間互不相關（正交），而且能夠獲得有效解釋 （在主成分有意義的狀況下）數據     總之主成分分析就是本來多維度的數據轉成只包含少數幾個維度、各維度所含數據量高度稠密且互不相關的精簡數據，同時降維刪除掉的部分維度大可能是缺少貢獻的噪音數據，對減小預測干擾有必定的好處。margin

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