PCA降維（一）基礎理論

PCA（主成分分析，principal components analysis)是最常用的無監督式降維方法，其核心思想是尋找一組低維空間的正交基來投影原始空間數據，在保證儘可能保留原始數據信息的同時，降低數據特徵空間。 一、幾何解釋 在二維幾何空間內來理解PCA的大致思路：即對於二維空間內的一堆散點，尋找一條直線，使得各點在直線上進行表示的某種度量能夠儘可能的體現散點在二維空間內的分佈情況。 推廣

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