機器學習算法（四）之PCA降維算法理論

PCA降維又稱爲主成分分析法，顧名思義找到數據中的主要成分，用數據的主要特徵對數據進行限定。舉一個直接的例子如下： 1.在以下的紅色，綠色，藍色三份樣本中有很多的點，每一個點在平面直角座標系中有它自己的（x,y）座標，因此相當於樣本點具有二維的約束，對計算機來說，數據的維度越到，存儲需要的計算空間越大，同時容易造成過擬合。 2.PCA降維的核心就是通過某種數學上的映射關係，將原本高維空間中的樣本進

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