摘要：
参考链接：https://blog.csdn.net/walilk/article/details/78175912 稀疏编码与PCA的区别： 回顾一下PCA： 1. 原数据点与投影点距离最小化 == 协方差最大化 2. 奇异值分解得到完备基（PCA的关键） 稀疏编码与PCA不同，它得到的是超完备基 阅读全文
摘要：
PCA的核心思想： 削弱参数or特征向量之间的相关性，即消除信息冗余，找出一组完备基向量。 信息冗余的体现： 以二维坐标为例，y=x直线周围分布着许多点，我们只要知道了x，就能知道y，假设我们想知道的知识(x,y)的分布规律（在这里是呈线性的），而不是分布坐标，因此有一个维度是冗余的。 如何消除冗余 阅读全文