主成分分析.PNG
降维简单直接的说就是减少自变量的个数，利于分类结果的可视化。
降维的两种方法.PNG
降低自变量个数的方法有两种，一种是特征选择，也就是直接去除一些自变量；另一种是特征提取，就是将高维的自变量转换成低维的自变量。
PCA.PNG
PCA是一个无监督模型，这一点我是有疑问的。
直观感受PCA.PNG
前面解释过新的自变量可以较好的解释数据的方差，这里的红色点和蓝色点分别代表什么，不是很了解。
直觉再体现.PNG
我们知道，所得的新的方向是由原来的方向重组之后的方向，也就是经过坐标变换的方向，在新的方向上，原来的样本点在不同维度上表示的特征之间的方差变大了。
PCA具体算法.PNG
其实我们从算法的角度更容易去理解，方差矩阵是一个正对角线为0的对角矩阵，它的特征值代表的是变换后的特征向量，在哪几个方向上的方差更大。这里要明白的重点是方差矩阵的含义，以及特征值和特征矩阵的含义。
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本文标题：主成分分析-原理
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