数据计算和结果展示一直是数据挖掘领域的难点,一般情况下,数据都拥有超过三维,维数越多,处理上就越吃力.所以,采用降维技术对数据进行简化一直是数据挖掘工作者感兴趣的方向. 对数据进行简化的好处:使得数据集更易于使用,降低算法的计算开销,去除噪声,使得结果易懂. 主成分分析法(PCA)是一种常用的降维技术.在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向. 为…