PCA的原理、目標函數及求解方法。

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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