PAC-based methods
PAC 主成分分析
主要的几个步骤:
线性变换,线性无关,主要线性分量(方差加大的方向),求主要线性分量的表达式
其中线性变换的概念(一个矩阵与一个列向量A相乘,等到一个新的列向量B,则称该矩阵为列向量A到列向量B的线性变换)
方差(方差越大,说明数据越分散。通常认为,数据的某个特征维度上数据越分散,该特征越重要)
协方差(正交,当协方差为0时,表示两个字段线性不相关)
PCA的优化目标是:
将一组N维向量降为K维(K大于0,小于N),其目标是选择K个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各字段两两间协方差为0,而字段的方差则尽可能大
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