1 作用
2 算法过程
1 Feature之间不是相互独立，存在相关性，造成特征冗余。增加计算量。PCA可以改善这一情况
2 高维度数据可视化
有一个矩阵，维度（m,n）,m个采样数据，每个数据有n个feature。
1 特征去均值，标准化（归一化）
2
(1) 求或
的特征值（
）和特征向量（
）,其中维度：
（2) ,维度：
（3）按照从大到小的顺序，取
的对应的列。
取前
列得到矩阵
,维度
的取值标准是，要求将
后，前
个元素累加和comsum > 95%总和。
(4) ,维度：
前个
即主成分（主方向）。这样，就实现了从
到
维的降维。
注意！！！
必须对数据进行预处理，去均值化，标准化。
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本文标题：主成分分析（Principal Component Analys
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