PCA降维处理
数据集中含有太多特征时，需要简化数据。降维不是删除部分特征，而是将高维数据集映射到低维数据集，映射后的数据集更简洁，方便找出对结果贡献最大的部分特征。 简化数据的原因： 1、使得数据集更易使用 2、降低很多算法的计算开销 3、去除噪声 4、使得结果易懂 PCA：principal ...
原文：降维处理PCA
要理解什么是降维，书上给出了一个很好但是有点抽象的例子。 说，看电视的时候屏幕上有成百上千万的像素点，那么其实每个画面都是一个上千万维度的数据 但是我们在观看的时候大脑自动把电视里面的场景放在我们所能理解的三维空间来理解，这个很自然的过程其实就是一个 降维 dimensionallity reduction 的过程 降维有什么作用呢 数据在低维下更容易处理 更容易使用 相关特征，特别是重要特征更 ...
2017-12-03 16:18 0 1663 推荐指数：
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