PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是無監督學習專門用來對高維數據進行降維而設計，通過將高維數據降維後得到的低維數能加快模型的訓練速度，並且低維度的特徵具有更好的可視化性質。另外，數據的降維會導致一定的信息損失，通常我們可以設置一個損失閥值來控制信息的損失。 設原始樣本集爲：，即樣本數爲m個，每個樣例有n個特徵維度。
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