無監督學習——降維

降維算法應用：數據壓縮、數據可視化。 主成分分析(PCA)是最常見的降維算法。 在 PCA 中，我們要做的是找到一個方向向量（Vector direction），當我們把所有的數據 都投射到該向量上時，我們希望投射平均均方誤差能儘可能地小。方向向量是一個經過原點 的向量，而投射誤差是從特徵向量向該方向向量作垂線的長度。 PCA算法推導 關於PCA算法推導我覺得還是挺複雜的。之前在做數模比賽時，經常

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