PCA算法的詳細數學推導

PCA的數學推導 原理介紹 PCA算法是一個用途很是廣的降維手段，這種方法實際上是一種特徵提取方法（feature extraction），是對原始特徵進行變化以後的降維壓縮，須要注意的是，這並非特徵選擇（feature selection）。PCA的基本思想就是，尋找一組正交基底，使得原始數據的空間發生變化，使得在新的空間的各個維度上方差最大化（一般認爲，特徵方差越大的特徵，包含的信息越重要），

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