使用PCA進行特徵降維

特徵降維： 特徵降維是無監督學習的另一個應用，目的有二：其一，我們會經常在實際項目中遭遇特徵維度非常之高的訓練樣本，而往往又無法藉助自己的領域知識人工構建有效特徵；　其二，在數據表現方面，我們無法用肉眼觀測超過三個維度的特徵。因此，特徵降維不僅重構了有效的低維度特徵向量，同時也爲數據展現提供了可能。 在特徵降維的方法中，主成分分析是最爲經典和實用的特徵降維技術，特別在輔助圖像識別方面有突出的表現。

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