Principal Component Analysis
Principal Component Analysis PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特徵分量，常用於高維數據的降維。 在PCA中，我們的基本思想是將所有數據投影到一個子空間中，從而達到降維的目標，爲了尋找這個子空間，我們的基本想法是： 所有數據在子空間中更加分散(最大方差理論) 損失的信息最少(最小平方誤差理論) 0.預備知識 假設數據矩陣 X
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