【降维】主成分分析PCA推导
常需要被表示成向量形式以输入模型进行训练。 但是在对向维向量进行处理和分析时， 会极大地消耗系统资源， ...
原文：通过主成分分析方法进行降维
在高维数据上工作会碰到很多问题：分析很困难，解读起来困难，不能可视化，对于数据的存储也很昂贵。高维数据还是值得研究，比如有些维度是冗余，某一个维度其实是可以被其他几个维度的组合进行解释。正因为某些维度是相关的，所以高维数据内在有更低维的结构。降维方法就是探索数据的内在相关性生成一个压缩后的数据，同时尽可能减少信息的损失。所以降维方法也可以看做是一个压缩方法，类似于jpeg，mp 对于图片和音乐的 ...
2019-01-17 15:14 0 1055 推荐指数：
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