PCA原理

PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析，通常用於數據的降維處理。PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特徵分量，常用於高維數據的降維。 先從向量的內積(即點積)開始。首先，要解釋的是，二維向量和這個二維向量在二維空間中對應的矩陣(線性變換)之間的關係。 1x2矩陣與二維向量之間的聯繫：二維空間中的二維向量所對應的1

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