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 ...
原文：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 两个维度表达原始数据，并且没有任何损失。 在低维的空间中，我们可以用几何直观来解释：同样的数据，用不同的坐标系表示。 在高维的空间中，我们就得通过代数 ...
2018-10-29 11:16 0 1073 推荐指数：
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