機器學習—降維

降維的作用：壓縮和可視化 數據壓縮（3D–>2D）：減少數據從3D到2D 可視化數據 主成分分析（PCA） 主成分分析（PCA）是最常見的降維算法。 在PCA中，要做的是找到一個方向向量（Vector direction），當把所有的數據都投射到該向量上時，希望投射距離均方差能儘可能地小。 方向向量是一個經過原點的向量，而投射誤差是從特徵向量向該方向向量作垂線的長度。 主成分分析最小化的是投射距離

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