2020年2月6日
1.4：降维
摘要： PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。 目标 PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。 相关术语 阅读全文
posted @ 2020-02-06 21:10 Eliza_Herb 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑