Open Alex-McAvoy opened 7 months ago
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/unsupervised-learning/3f14d5f3.html
【概述】统计分析中，数据的变量之间可能存在相关性，以致增加了分析的难度。那么，考虑用少数不相关的变量来代替相关的变量，以表示数据，并且要求能够保留数据中的大部分信息 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的基本思想，具体来说，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一变量的均值为 $0$，方差为 $1$，之后对数据进行正交变换，将原来由线性相关变量表示的数据，变
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/unsupervised-learning/3f14d5f3.html
【概述】统计分析中，数据的变量之间可能存在相关性，以致增加了分析的难度。那么，考虑用少数不相关的变量来代替相关的变量，以表示数据，并且要求能够保留数据中的大部分信息 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的基本思想，具体来说，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一变量的均值为 $0$，方差为 $1$，之后对数据进行正交变换，将原来由线性相关变量表示的数据，变