weixin_44617849的博客

PCA(principal components analysis)：数据降维技术中，应用最多的方法；Iris数据集：机器学习经典数据集（简单而具有代表性）；常用于监督式学习应用。根据输入的数据，对不符合预期模式的数据进行识别（寻找低概率数据事件）一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别。保留主要信息：投影后的不同特征数据尽可能分得开（即不相关）实现方法：使投影后数据的方差最大，因为方差越大数据也越分散。本质是通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则。基于高斯分布实现异常检测。

无监督学习应用——聚类分析