【机器学习】PCA、SVD深入浅出与python代码
文章转自微信公众号：机器学习炼丹术笔记：陈亦新我个人的理解：PCA本质上就是寻找数据的主成分。我们可以简单的打个比方，假设有一组高维数据。他的主成分方向就是用一个线性回归拟合这些高维数据的方向。用最小二乘的逻辑拟合的。其他的主成分都是与最大主成分正交的。那么我们如何得到这些包含主成分方向呢？通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值和特征向量，选择特征值最大的k个特征对应的特征向量组...
