機器學習 - 主成分分析

學習目標 應用PCA實現特徵的降維 應用：用戶與物品類別之間主成分分析 1 什麼是主成分分析(PCA) 定義：高維數據轉化爲低維數據的過程，在此過程中可能會捨棄原有數據、創造新的變量 作用：是數據維數壓縮，儘可能降低原數據的維數（複雜度），損失少量信息。 應用：迴歸分析或者聚類分析當中 那麼更好的理解這個過程呢？我們來看一張圖 1.1 計算案例理解(瞭解，無需記憶) 假設對於給定5個點，數據如下

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