PCA主成分分析---介绍说明
Posted 小葵花幼儿园园长
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PCA
一、是什么？
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种最常用的数据降维方法，使得在转换后的空间中数据的方差最大。
上图中，如果将这些数据投影到一维空间中，选择数据方差最大的方向进行投影，才能最大化数据的差异性，保留更多的原始数据信息。
二、优化
小结
主成分分析是一种无监督学习方法，可以作为监督学习的数据预处理方法，用来去除噪声并减少特征之间的相关性，但是它并不能保证投影后数据的类别可分性更好
以上是关于PCA主成分分析---介绍说明的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章