PCA 最大方差理论的直观解释
PCA 这个名字看起来比较玄乎，其实就是给数据换一个坐标系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐标轴。 例：三维空间中，有一些数据只分布在一个平面上，我们通过“坐标系旋转变换”，使得数据所在的平面与 \(x\),\(y\) 平面重合，那么我们就可以用 \(x'\),\(y'\) 两个维度表达 ...
原文：最大方差和最小协方差解释（线性代数看PCA）
PCA降维 最大方差和最小协方差联合解释 线性代数看PCA 注：根据网上资料整理而得，欢迎讨论 机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联。因此我们必须对数据进行降维。 降维当然意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低。 PCA是一种具有严格数学基础并且已被广泛采用的降维方法。 协方差矩阵及优化目标 如果我们必 ...
2015-12-17 21:39 3 4168 推荐指数：
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