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PCA原理
時間 2021-01-13
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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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