主成分分析&線性判別分析(學習筆記)
主成分分析是一種線性降維方法，線性降維的另外一種方法是LDA，在這兩個過程中協方差矩陣的計算是最關鍵的部分。 核心思想：計算協方差矩陣以及其特徵向量和特徵值，尋找前N個最大特徵值對應的特徵向量， 爲什麼這麼做：協方差矩陣（散佈矩陣）在模式識別中應用廣泛，最典型的應用是PCA主成分分析了，PCA主要用於降維，其意義就是將樣本數據從高維空間投影到低維空間中，並儘可能的在低維空間中表示原始數據。這就需要
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