詳解機器學習主成分分析(PCA)

文章目錄 信息量的損失 特徵不相關 PCA 推導過程 PCA的計算過程 特徵數 k 的選擇 關於PCA的注意事項 信息量的損失 看這樣一組二維數據： 我們想要將數據降到一維，到底是圖中的紅線好呢還是綠線好呢？ 降維就意味着信息的丟失，我們需要做的，就是儘可能將這樣的信息損失降低。 我們可以很直觀地看到，數據點和直線的距離就在降維的過程中丟失掉了。 顯然，綠線丟失的數據要比紅線多。 所以，我們可以判

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