機器學習7——降維，主成分分析

降維 無監督學習方法，減少數據量 主成分分析/PCA： 根本目的：降維，減少無關信息，減少總的特徵變量，增加已有特徵變量包含的信息。 將n維數據降到n-1維，損失1維數據，損失數據用樣本到擬合線垂直距離表示，最小化誤差，即使得方差最大化 與線性迴歸的區分：主成分分析主要原理是最小化投影誤差，屬於非監督學習中的降維，本質上是對輸入特徵的減少；線性迴歸的主要原理是最小化預測誤差，屬於監督學習中的分類，

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