一句話總結PCA

一句話總結PCA   核心：向重構誤差最小（方差最大）的方向做線性投影。   PCA是一種數據降維和去除相關性的方法，它通過線性變換將向量投影到低維空間。對向量進行投影就是讓向量左乘一個矩陣得到結果向量，這是線性代數中講述的線性變換： y = Wx 降維要確保的是在低維空間中的投影能很好的近似表達原始向量，即重構誤差最小化。下圖是主分量投影示意圖： 在上圖中樣本用紅色的點表示，傾斜的直線是它們的主

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