主成分分析（PCA）是一種基于變量協(xié)方差矩陣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮降維、去噪的有效方法，PCA的思想是將n維特征映射到k維上（k<n），這k維特征稱為主元，是舊特征的線性組合，這些線性組合最大化樣本方差，盡量使新的k個(gè)特征互不相關(guān)。

相關(guān)知識(shí)

介紹一個(gè)PCA的教程：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用PCA对特征数据进行降维的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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