对于降维问题来说，目前最流行最常用的算法是主成分分析法 (Principal Componet Analysis, PCA）。
PCA 所做的就是寻找一个投影平面对数据进行投影，使得蓝色小线段的平方和（投影误差）能够最小化。
主成分分析法
PCA比较的是垂直距离，它是某个点与得到的预测值之间的距离；
线性回归比较的是特别变量 y与预测y值的之间的减值，但是非监督学习没有所谓的y值；
PCA≠线性回归
对于降维问题来说，目前最流行最常用的算法是主成分分析法 (Principal Componet Analysis, PCA）。
PCA 所做的就是寻找一个投影平面对数据进行投影，使得蓝色小线段的平方和（投影误差）能够最小化。
主成分分析法
PCA比较的是垂直距离，它是某个点与得到的预测值之间的距离；
线性回归比较的是特别变量 y与预测y值的之间的减值，但是非监督学习没有所谓的y值；
PCA≠线性回归
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通俗易懂的主成分分析法（PCA）详解 https://blog.csdn.net/Murray_/article/...
本文标题：2019-01-22 主成分分析法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nanljqtx.html
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