PCA 最大方差理論的直觀解釋
PCA 這個名字看起來比較玄乎，其實就是給數據換一個坐標系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐標軸。 例：三維空間中，有一些數據只分布在一個平面上，我們通過“坐標系旋轉變換”，使得數據所在的平面與 \(x\),\(y\) 平面重合，那么我們就可以用 \(x'\),\(y'\) 兩個維度表達 ...
原文：最大方差和最小協方差解釋（線性代數看PCA）
PCA降維 最大方差和最小協方差聯合解釋 線性代數看PCA 注：根據網上資料整理而得，歡迎討論 機器學習算法的復雜度和數據的維數有着密切關系，甚至與維數呈指數級關聯。因此我們必須對數據進行降維。 降維當然意味着信息的丟失，不過鑒於實際數據本身常常存在的相關性，我們可以想辦法在降維的同時將信息的損失盡量降低。 PCA是一種具有嚴格數學基礎並且已被廣泛采用的降維方法。 協方差矩陣及優化目標 如果我們必 ...
2015-12-17 21:39 3 4168 推薦指數：
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