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摘要： PCA 解决过拟合的三个方法： 提升数据量 正则化 降维 直接降维（直接选择某些重要的特征） 线性降维（PCA, MDS） 非线性降维（流形，Isomap，LLE） 数据维度过多会导致数据稀疏性增大，形成维度灾难 思想 数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐 阅读全文