PCA降维
转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解 ...
原文：PCA降维
概念 在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为 维度灾难 。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。 降维方法有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法 PCA 降维。顾名思义，就是提取出 ...
2019-08-06 21:15 0 1092 推荐指数：
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