《機器學習中的數學》——PCA與特徵值分解

目錄 摘要 問題分析 總結與鏈接 摘要 PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特徵分量，常用於高維數據的降維。本篇主要從線性代數角度分析PCA。 問題分析 給定矩陣 X ⊆ R m ∗ n X \mathbb \subseteq \mathbb R^{m*n} X⊆

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