協方差矩陣與主成分分析（PCA)

PCA的緣起 PCA大概是198x年提出來的吧，簡單的說，它是一種通用的降維工具。在咱們處理高維數據的時候，爲了能下降後續計算的複雜度，在「預處理」階段一般要先對原始數據進行降維，而PCA就是幹這個事的。本質上講，PCA就是將高維的數據經過線性變換投影到低維空間上去，但這個投影可不是隨便投投，要遵循一個指導思想，那就是：找出最可以表明原始數據的投影方法。這裏怎麼理解這個思想呢？「最能表明原始數據」

>>阅读原文<<