機器學習中的降維方法——主成分分析(PCA)與核主成分分析(KPCA)原理詳解

學習自感謝! 學習自感謝! PCA是一種常用的數據分析方法。**PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示,可用於提取數據的主要特徵分量,常用於高維數據的降維。**這樣做的好處是數據的主要信息還能保留下來,同時數據的維度降低了,並且變換後的維度兩兩不相關。 爲什麼需要PCA? 我們知道維數越大通常越難處理,在機器學習中,得到的數據維數通常都很高,處理起來比較麻煩,資源消耗很大,因此

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