协方差的特征值、特征向量的几何意义、和pca降维处理流程、矩阵相乘为什么是投影的解释

协方差的特征值、特征向量的几何意义、和pca降维处理流程、矩阵相乘为什么是投影的解释

正态分布几何表示

enter description here

维度意义

enter description here

特征值特征向量的二维几何意义表示例子

enter description here

pca降维的应用、降维之后准确率几乎不变但是数据处理量下降了一半

enter description here

特征向量是极大线性无关组，表示一个坐标系，特征值是坐标的伸缩系数

矩阵相乘的意义，代表坐标代换也就是投影映射，坐标映射

enter description here

kpca是先升維度，再降维度

enter description here

LDA理解

enter description here