機器學習（十二）——主成分分析(PCA)
12.主成分分析(PCA) PCA主要是去除相關聯特徵中的噪聲，從而使得關聯特徵數量轉化爲同一平面(直線)，從而達到降緯的目的。也就是尋找數據變更主軸。 應用： 可視化 壓縮數據 提高機器學習速度 減少過擬合 異常檢測 距離計算 例如我們有一個關於飛行員水平數據集，其中一個特徵代表飛行員對飛行的熱情，另一個特徵代表飛行員飛行水平。這兩個特徵很可能是線性相關的，但是由於數據中存在噪聲的影響導致這兩個
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