Python机器学习及实践——特征降维
特征降维是无监督学习的另一个应用，目的有两个：一是我们经常在实际项目中遭遇特征维度非常高的训练样本，而往往无法借助自己的领域知识人工构建有效特征；二是在数据表现方面，我们无法用肉眼观测超过三个维度的特征。因此特征降维不仅重构了有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。PCA是最为经典和实用的特征降维技术，特别在辅助图形识别方面有突出的表现。本篇我们依然沿用上篇的“手写体数字图像”全集数...
