Stanford机器学习---第十二讲. 数据降维

最新推荐文章于 2021-11-01 16:55:26 发布
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本文介绍了主成分分析(PCA)的两大应用场景：数据压缩与可视化。详细解释了PCA的算法流程，并提供了如何确定降维数量的指导原则。此外，还讨论了如何从压缩后的数据恢复原始数据的方法。

===============Motivation I: Data Compression=================

1.降维后，需要的数据存储量大大减少。内存、硬盘空间，程序速度优化。



=================MotivationII: Visualization======

1.可视化一般降到2或3维



===主成分分析Principal Component Analysis (PCA) =====





==========PCA 算法流程==========




========怎样决定降维个数/主成分个数========




==========从压缩数据中恢复原数据=====



=========应用PCA进行降维的建议========









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