【機器學習】降維方法(一)----主成分分析(PCA)

發現其實還有不少知識點還未整理和掌握，包括降維、模型評估、特徵選擇、稀疏學習、聚類算法等。在實踐中穿插着整理和學習吧。先從降維方法開始。html 線性降維 欲得到低維子空間，最簡單的方法就是對原始高維空間進行線性變換。 給定樣本 X∈Rn×m X ∈ R n × m ，即有 m m 個數據樣本，每一個樣本有 n n 個特徵( n n 維)，記爲 xi=(x(1)i,x(2)i,...,x(n)i)

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