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上传时间: 2020-12-20
详细说明：概述
本文主要介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。
1. 降维可以缓解维度灾难问题；
2. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化；
3. 理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。
PCA简介
在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样本数量呈指数级增加。有些应用中，遇到这样的大数据是非常不利的，而且从大数据集中学习需要更多的内存和处理能力。另外，随着维度的增加，数据的稀疏性会越来越高。在高维向量空间中探索同样的数
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