主成分分析（PCA）詳解
文章目錄 實現方式與幾何解釋 定義 線性變換的協方差(相關)矩陣 定義 相關矩陣的特徵值分解算法 主成分分析（PCA）是一種常用的無監督學習方法，利用 正交變換把由 線性相關變量表示的觀測數據轉換爲幾個由 線性無關變量表示的數據。線性無關的變量稱爲主成分。主成分的個數通常小於原始變量的個數，所以PCA是一種降維算法。 實現方式與幾何解釋 主成分分析步驟如下： （1）對給定數據進行規範化，使得數據每
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