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PCA的原理、目標函數及求解方法。
時間 2021-01-16
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首先解釋下什麼是降維: 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。舉一個簡單的例子,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使得數據所在平面與x,y平面重合,那麼我們就可以通過x’,y’兩個維度表達原始數據,
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