十分鐘帶你瞭解PCA

在我們之前分類器的討論中，如SVM、貝葉斯判別等，都假定已給出了特徵向量維數確定的樣本集，其中各樣本的每一維都是該樣本的一個特徵。然而不同的特徵對於分類器設計的影響是不同的，如果將數目很多的測量值不做分析，全部直接用作分類特徵，不但耗時，而且會影響到分類的效果，產生「特徵維數災難」問題。因此，我們需要對特徵進行選擇和提取，即「降維」。 簡介 PCA，全名主成分分析（Principal Compon

>>阅读原文<<