- PCA是最受欢迎的降维算法。
- 思路：将数据集转换到低维空间，同时尽可能的保护数据的信息。
- 应用：常用字损失数据压缩，特征提取，数据视觉化
- 是一种无监督学习
- 通常数据很难被学习出特点时，再使用PCA。
- 为什么需要降维？
- 为了数据视觉化，因为高维数据太难视觉出来了。
- 数据压缩；移除冗余和噪声特征；减少内存；加快训练速度
- variance、covariance、covariance matrix
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方差：测量数据的分散程度
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协方差：测量两个变量如何一起变化
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协方差矩阵：
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- PCA步骤
- 减去均值
- 计算协方差矩阵
- 计算特征值和特征向量
- 从特征值中选择元素（特征值最大的那个特征向量），形成新的特征向量
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造成新的数据集
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- 在PCA中，到底选择几组特征向量？
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Kaiser法，
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Screen test，
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Percentage of variation explained.
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