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（主元分析的四重境界：1.最大方差--投影，2.最小误差--重建/降维，3.高斯先验误差--MLE,4.线性流形对齐）
参考文献：https: www.zhihu.com question 作者：史博链接：https: www.zhihu.com question answer 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 千万不要小看PCA， 很多人隐约知道求解最大特征值，其实并不理解PCA是对什么东西求解特征值和特征向量。 也不理解为什么是求解特征值和特征向量。 要理解到Hin ...
2021-12-26 14:41 0 732 推荐指数：
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： 更加深入理解pca，在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析。。 http://blog.csdn.ne ...
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