主成分分析 PCA

主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱 PCA）旨在找到數據中的主成分，並利用這些主成分表徵原始數據，從而達到降維的目的。 【示例】：在三維空間中有一系列數據點，這些點分佈在一個過原點的平面上。如果我們用自然座標系 x,y,z 三個軸來表示數據，就需要使用三個維度。而實際上，這些點只出現在一個二維平面上，如果我們**通過座標系旋轉變換（獲得新座標系）**使得數據

>>阅读原文<<