機器學習中的數學(4)-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)、奇異值分解（SVD）
1、What & Why PCA（主成分分析） PCA，Principal components analyses，主成分分析。廣泛應用於降維，有損數據壓縮，特徵提取和數據可視化。也被稱爲Karhunen-Loeve變換 從降維的方法角度來看，有兩種PCA的定義方式，方差最大和損失最小兩種方式。這裏需要有一個直觀的理解：什麼是變換（線性代數基礎）。 但是總的來說，PCA的核心目的是尋找一個方向（找
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