『 特徵降維』PCA原理-Principal Component Analysis
向量的表示及基變換 基變換的矩陣表示 協方差矩陣及優化目標 方差 協方差 協方差矩陣 PCA算法 思考 參考 特徵降維一般有兩類方法：特徵選擇和特徵抽取。特徵選擇即從高緯度的特徵中選擇其中的一個子集來作爲新的特徵；而特徵抽取是指將高緯度的特徵經過某個函數映射至低緯度作爲新的特徵。常用的特徵抽取方法就是PCA。 PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方
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