降维算法1.概述PCA与SVD
1.概述降维算法中的“降维”，指的是：降低特征矩阵中特征的数量。降维的目的是：让算法运算更快，效果更好，还有另一种需求：数据可视化。SVD和PCA（主成分分析）是矩阵分解算法中的入门算法。PCA与SVD我们希望能够找出一种方法来帮助我们衡量特征上所带的信息，让我们在姜维的过程中，即能够减少特征的数量，又能够保留大部分的信息——将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带有无效信息的特征等—...
