PCA主成分分析學習總結
看了好多資料，都扯犢子，總結如下： 首先考慮一個問題：對於正交屬性空間中的樣本點，如何用一個超平面（直線的高維推廣）對所有樣本進行恰當的表達？ 可以想到，若存在這樣的超平面，那麼它大概具有這樣的性質： 1兩大依據 最大可分性：樣本點在這個超平面上的投影能儘可能的分開 希望將這 m個數據的維度從 n維降到 n` 維，希望這 m 個 n` 維的數據集儘可能的代表原始數據集。 最近重構性：樣本點到這個超
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